Notice bibliographique
Résumé
Why this book? Tax treaty arbitration is a topic that has become more important than ever before. In a post-BEPS world, where tax treaty disputes are expected to increase significantly as a result of the different measures taken to address treaty abuse, a well-functioning dispute resolution mechanism is key to solving tax treaty disputes. Both the OECD and the European Union took initiatives to improve the mechanisms for dispute resolution in tax matters. The OECD amended article 25 of the OECD Model on the mutual agreement procedure and the European Union adopted Council Directive 2017/1852 on tax dispute resolution mechanisms in the European Union. The aim of this book is to provide tax authorities, policymakers, courts and practitioners an overview of the effectiveness of tax treaty arbitration and the approach towards the recent changes in 36 countries. This book comprises 36 national reports from countries across the globe and is the outcome of a conference on tax treaty arbitration that took place from 5 to 7 July 2018 in Rust (Austria). More than 100 experts, including the authors of the national reports, were brought together to discuss recent developments in the field of tax treaty arbitration. A general report highlights the most important findings of the conference. Downloads Sample excerpt, including table of contents This book is part of the WU Institute for Austrian and International Tax Law – Tax Law and Policy Series. View other titles in the series Editor(s) Michael Lang, Jeffrey Owens, Pasquale Pistone, Alexander Rust, Josef Schuch, Claus Staringer and Alfred Storck are professors at WU Vienna University of Economics and Business, Institute for Austrian and International Tax Law. Assistant Editor(s) Svitlana Buriak, Shimeng Lan, Alexandra Miladinovic and Jean-Philippe Van West are teaching and research associates at WU Vienna University of Economics and Business, Institute for Austrian and International Tax Law. Contributor(s) Kristiina Äimä, Ifeanyichukwu Azuka Aniyie, Muhammad Ashfaq Ahmed, Rahul Batheja, Alexander Bosman, Catherine Brown, Kirsten Burmester, Mateus Calicchio Barbosa, Fatima Chaouche, Nevia Čičin-Šain, Adrien Clinard, Lucas de Heer, Marilena Ene, Emmanuel Igwe Eze, Eivind Furuseth, Sriram Govind, Daniel Gutmann, Gordana Ilić-Popov, Petra Kamínková, Borbála Kolozs, Jiří Kostohryz, Katharina Kubik, Paolo Ludovici, Henri Lyyski, Aleksandra Maksimovska Stojkova, Michelle Markham, Željko Martinović, Yuri Matsubara, Clement Okello Migai, Peter Nias, Dana Olzhabayeva, Katerina Pantazatou, Céline Pasquier, Bart Peeters, Cristóbal Pérez Jarpa, Katerina Perrou, Pietro Piccone Ferrarotti, Pasquale Pistone, Rodrigo Polanco Lazo, Dejan Popović, Evgenii Pustovalov, Natalia Quiñones, Isabelle Richelle, David Rüll, Andrey Savitskiy, Luís Eduardo Schoueri, Fernando Serrano Antón, Madeleine Simonek, Ganda Christian Tobing, Laura Turcan, Danil V. Vinnitskiy, Adrian Wardzynski, Elizabeth Whitsitt, Felipe Yáñez Villanueva, Liao Yixin, Lidija Živković.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».