Regional differentiation of the tax burden on personal income in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The income of citizens reflects the degree of economic development of the country, and in the regional aspect – the degree of economic development of each region. Canada is very similar to Russia in its geographical location, nature and climate, so the standard of living of the population in this country is of interest. One of its indicators is the income of citizens. The state’s approach to personal income taxation reflects the general socio-economic policy in the country. The study analysed the tax burden on personal income in the provinces of Canada in 2000–2022, determined the dynamics of this indicator for the period under review, and identified the existence of correlation between the amount of income and the tax burden on it in the regional aspect. The results obtained found that in Canada, there is a conditional division into eastern provinces with a traditionally high tax burden, western provinces with a national average tax burden, and northern territories with a relatively low tax burden. A certain inverse relationship between the amount of citizens’ income and the tax burden on it has been established. In regions with high incomes, the tax burden is usually lower, and in regions with low incomes, it is generally higher. However, there are regions that are exceptions, which shows the relative financial independence of regional authorities in Canada. The dynamics of the tax burden on personal income in the analysed period reflected the impact of the crises of 2008 and 2020 when it decreased. This fact demonstrates the sensitive response of regional governments to the changing economic situation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».