Policy Forum: Using Retributive Justice To Ensure Public Trust in Canada's Tax System
Notice bibliographique
Résumé
To ensure public trust in the tax system, retributive justice must be present. That is, tax offenders must be held accountable for their unethical behaviour and punished in accordance with tax laws. In this article, the authors first summarize recent academic research about the deterrent effect of knowledge of others' tax-crime punishments. They classify this research into two categories: archival "naming-and-shaming" research and experimental tax ethics research. Next, they report the results of a survey of adult Canadian taxpayers in which they assess the perceived severity of tax-crime punishments. They compare these survey results with aggregate tax-crime punishment data in Canada and show that there is an expectations gap between what Canadians believe constitutes appropriate punishment for tax crimes and actual punishments. Finally, the authors discuss enforcement and other challenges for tax authorities in bringing about retributive justice, and consider other ways in which tax authorities might make tax offenders accountable for their crimes. Their ultimate suggestion is that the Canada Revenue Agency needs to increase its perceived power by increasing the frequency of actual prosecutions for tax evasion. Recent proposals for reform of the general anti-avoidance rule may lead to more prosecutions.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».