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Enregistrement W4395036913 · doi:10.32721/ctj.2024.72.1.ctp

Corporate Tax Planning: What Is a Tax Planner To Do After Deans Knight?

2024· article· en· W4395036913 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Brian R. Carr, Brittany D. Rossler, Molly A. Martin

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax planningKnightPlannerBusinessCorporate taxEconomicsComputer scienceFinanceDouble taxationTax avoidanceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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