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Enregistrement W4392128144 · doi:10.5430/afr.v13n1p67

Reconceptualizing Tax Compliance Behavior: A Theoretical Matrix Approach

2024· article· en· W4392128144 sur OpenAlexvenueno aff
Deena Azriana Wan Mohd Azmi, Seri Ayu Masuri Md Daud

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MARA
Mots-clésCompliance (psychology)Matrix (chemical analysis)EconomicsPublic economicsBusinessMicroeconomicsPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tax compliance behavior is a multifaceted and extensively explored phenomenon within behavioral economics. However, due to its intricate nature, achieving a full grasp of this topic remains a challenge. This paper is motivated by the lack of coherent structure and lucidity in the existing theoretical frameworks employed to elucidate tax compliance behavior. Firstly, this paper puts forth a novel perspective that seeks to transcend the traditional binary framework of taxpayer behavior, which typically categorizes taxpayers as either compliant or non-compliant. Instead, this paper posits that taxpayer behavior may exist along a spectrum spanning from complete compliance to absolute non-compliance. This conceptual shift aims to provide a more nuanced understanding of taxpayer behavior by acknowledging the potential for varying degrees of compliance. Secondly, to address the existing gaps in the theoretical foundations of factors influencing tax compliance behaviour, the paper introduces a theoretical matrix. This matrix is intended to serve as an organized framework that succinctly encapsulates the prevalent theories underpinning studies concerning the determinants of tax compliance behavior. By methodically categorizing these theories based on ‘types of compliance’ and ‘types of factors’ dimensions, the matrix provides researchers and practitioners with a cohesive overview of the diverse factors influencing taxpayer behavior.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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