Notice bibliographique
Résumé
This article examines the judicial interpretation of subsection 163(2) of the Income Tax Act, which penalizes taxpayers for false statements or omissions arising from "knowledge" or "gross negligence." The article specifically focuses on the Federal Court of Appeal's decision in <i>Canada v. Paletta</i>, arguing that courts have inappropriately broadened the scope of the wilful blindness doctrine while insufficiently addressing the aspect of gross negligence. The author advocates for a narrower application of wilful blindness, consistent with other areas of law, and an expanded interpretation of gross negligence. This approach, through the incorporation of a "cluster of ideas" framework, would provide greater certainty and fairness for taxpayers, tax practitioners, and the Canada Revenue Agency in determining culpability for false statements and omissions. The author proposes a novel analytical framework for the interpretation of subsection 163(2), considering factors such as risk and consequences, wilful intent, culpable inadvertence, and departure from a standard of care. This framework is designed to guide courts in assessing taxpayers' conduct with a more balanced approach that more closely aligns with Parliament's legislative intent. Finally, the author underscores the importance of maintaining a clear distinction between wilful blindness and gross negligence in tax law, suggesting that this clarity will enhance the competitiveness and predictability of Canada's tax system, and better guide taxpayers in managing tax-related risks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».