Visualizing Humans Contributions to Tax Complience Research: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the factors influencing taxpayer compliance with tax laws continues to be a focal point for many researchers. This study presents a bibliometric and visual analysis of tax compliance, particularly focusing on the research clusters related to tax compliance, covering studies published between 1977 and 2024 and indexed in the Dimensions database. The analysis aims to provide insights and guidance for future research in the field of tax compliance. A total of 500 studies on Tax Compliance were identified in the Dimensions database, with the majority being articles published in international journals. Australia, Austria, Canada, Italy, and the United States emerged as the most productive countries in terms of Tax Compliance publications. Additionally, a notable trend is the increasing number of multidisciplinary studies conducted by authors from various countries, particularly concerning human factors. This study recommends exploring multiple databases and refining future research through several clusters identified from these findings. Thus, researchers can gain a more comprehensive understanding of the complexity of Tax Compliance and the various clusters influencing it. The bibliometric mapping and visualization of Tax Compliance provide a foundation for advancing knowledge and promoting informed investigations in the field of human behavior regarding tax compliance
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,125 | 0,130 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».