MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388989551 · doi:10.1016/j.lana.2023.100637

Taxing women’s bodies: the state of menstrual product taxes in the Americas

2023· review· en· W4388989551 sur OpenAlexaboutno aff
Alhelí Calderón-Villarreal

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaUniversity of California Institute for Mexico and the United StatesUniversity of California
Mots-clésPovertyState (computer science)Product (mathematics)Development economicsGeographyDeveloped countryPolitical scienceEconomic growthDemographyEconomicsPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The taxation of menstrual products has been identified as unfair, imposing economic burden on people who menstruate based simply on a biological difference. These taxes have been described as major contributors to menstrual poverty. Although they have been debated among governments, and a focus of political activism, academic literature has largely neglected the issue. Here I comprehensively reviewed the status of menstrual product taxes for all countries and populated territories in the Americas in 2022. Data from 57 countries and territories, and 78 states (those of the United States and Brazil) were included. Since 2012, 10 countries and territories have eliminated taxation on menstrual products—Jamaica, Canada, Saint Kitts & Nevis, Trinidad & Tobago, Guyana, Colombia, Puerto Rico, Mexico, Ecuador, and Barbados. Nevertheless, menstrual product taxes were still applied in 63.2% of locations in 2022, with an average tax rate of 11.2% (ranging from 1.0% in Costa Rica to 22.0% in Uruguay). The average woman of reproductive age in the Americas experienced a menstrual product tax rate of 5.8% in 2022. In sum, despite activism and progress, most of the region continues to employ discriminatory taxation against people who menstruate, with particularly high taxation rates concentrated in South America.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,262
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Regional Health - AmericasMême sujetMenstrual Health and DisordersTravaux en français237 207