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Enregistrement W4395037214 · doi:10.32721/ctj.2024.72.1.stevens

False Statement or Omission Penalties in Canadian Tax Law

2024· article· en· W4395037214 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mark Stevens

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTaxation and Legal Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatement (logic)Tax lawLawPolitical scienceLaw and economicsEconomicsDouble taxation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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