Taxing women’s bodies: the state of menstrual product taxes in the Americas
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».