Corporate Tax Planning: What Is a Tax Planner To Do After Deans Knight?
Notice bibliographique
Résumé
The authors of this article review the current jurisprudential landscape surrounding tax-avoidance cases, in both the general anti-avoidance rule (GAAR) and non-GAAR contexts, for the purpose of assisting tax planners. The authors begin by addressing the challenges of achieving perfect certainty in the interpretation of tax provisions other than GAAR. They discuss how the background of judges can affect the decision-making process. They then review recent non-GAAR jurisprudence, highlighting instances where courts reject unacceptable tax plans and underscoring the courts’ generally unsympathetic stance toward aggressive tax plans that appear to defy common sense. The authors then analyze the Supreme Court of Canada’s decisions in Canada v. Alta Energy Luxembourg SARL and Deans Knight Income Corp. v. Canada. They compare the two decisions in detail and suggest how taxpayers might respond to these seemingly divergent judgments. Turning to the recently proposed amendments to GAAR, the authors question the necessity of these changes, in light of the Supreme Court’s recent guidance on the application of the provision in Deans Knight. The article concludes by offering practical suggestions for tax planners with the aim of equipping them to navigate GAAR in implementing tax plans.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».