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Enregistrement W4404931388 · doi:10.3390/jrfm17120542

Compliance Behavior in Environmental Tax Policy

2024· article· en· W4404931388 sur OpenAlexvenueno aff
Suci Lestari Hakam, Agus Rahayu, Lili Adi Wibowo, Lazuardi Imani Hakam, Muhamad Adhi Nugroho, Siti Sarah Fuadi

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)Environmental taxEnvironmental policyBusinessPublic economicsEconomicsTax reformPsychologyNatural resource economicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines compliance behavior in the context of environmental tax policies, highlighting the essential role that these policies play in achieving the objectives of the Sustainable Development Goals (SDGs). Environmental taxes are crucial instruments for reducing environmental damage and increasing energy efficiency. Nevertheless, taxpayer compliance, which is impacted by several variables, including social acceptability, regulatory quality, and perceptions of fairness, is a key component of these policies’ efficacy. In contrast to earlier research, which frequently concentrated on certain kinds of tax or discrete policy mechanisms, this study takes a broad approach, looking at a range of environmental taxation instruments. Emerging trends, significant factors influencing compliance behavior, and noteworthy contributions from eminent authors and organizations are all identified via bibliometric and scientometric analyses. To create fair and effective environmental tax policies, interdisciplinary approaches and international collaboration are required. Along with presenting policies to improve environmental regulation compliance, this study offers insightful advice for businesses that can help them innovate toward sustainability and adjust to shifting policy. It also provides a solid theoretical base for future researchers by highlighting important areas that require more investigation, especially when it comes to the wider effects of environmental taxes on various industries.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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