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Enregistrement W4401817685 · doi:10.3138/cpp.2023-016

What Proportion of Tax Returns Could the Canada Revenue Agency Complete?

2024· article· fr· W4401817685 sur OpenAlexaffvenueabout
Antoine Genest-Grégoire, Jennifer Robson, Saul Schwartz, Josh Dadjo

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueAgency (philosophy)Tax revenueBusinessAd valorem taxMonetary economicsEconomicsFinancePublic economicsDouble taxation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les personnes à faible revenu qui ne produisent pas de déclaration de revenus au Canada passent à côté de plusieurs avantages importants versés dans le cadre du régime fiscal et peuvent éprouver de la difficulté à vérifier leur admissibilité à d'autres produits et services publics affectés en fonction du revenu. L'Agence du revenu du Canada (ARC) pourrait produire des déclarations simplifiées pour de nombreuses familles à faible revenu, que les déclarants pourraient corriger. D'après la Banque de données administratives longitudinales, les auteurs estiment que cette approche pourrait être utile pour plus de la moitié des familles faisant partie du cinquième le plus bas de la répartition du revenu et de 60 % à 88 des familles qui se prévalent de programmes provinciaux d'aide au revenu. Ils estiment également que jusqu’à 4,6 millions de déclarations des personnes ayant un revenu inférieur à 25 000 $, que l'ARC considère comme simplifiées, ont été produites par un préparateur commercial ou un logiciel, ce qui fait ressortir les avantages potentiels de la production de déclarations déjà remplies par l'ARC dans de telles situations.

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)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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