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Enregistrement W4408800183 · doi:10.69554/fohu8780

Digital assets and tax transparency: Navigating the new US tax reporting regime

2025· article· en· W4408800183 sur OpenAlexaff
Jill Dymtrow, Chris Saveri

Notice bibliographique

RevueJournal of financial compliance. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensGlobal Relay (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)BusinessAccountingComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US digital asset industry has been growing at a significant pace since 2012 when the first mainstream digital asset exchange offered the opportunity for customers to buy and sell the first digital asset, bitcoin, through bank transfers. Digital assets, or ‘cryptocurrency’ as it is commonly known, quickly outgrew its status as a niche alternative investment. According to a Pew Research Center survey, almost 20 per cent of American adults owned cryptocurrency in 2023.1 Along with growth in popularity, bitcoin (the original cryptocurrency) has grown in value. On 31st December, 2012, the closing price for a single bitcoin was US$13.45, compared to its all-time high of US$108,135 (as of 17th December, 2024). Based on this, it is fair to assume that long-term investors made some significant gains in bitcoin trading. Since digital asset exchanges are not subject to the same tax information reporting requirements as traditional financial institutions, there has been speculation by digital asset investors that sales of digital assets were not subject to the same taxation regimes as traditional financial investments. The US Internal Revenue Service (IRS) issued its first notice regarding the taxation of ‘virtual currency’ in 2014 (Notice 2014–21).2 The exclusion of tax information reporting guidance on digital asset sales, however, made it difficult for the IRS to identify taxable gains recognised by investors. This paper will set the stage by first diving into the history of both US tax information reporting and the evolution of digital assets. We will then address the recent US tax legislation and regulations issued by the US Government to attempt to mitigate the perceived tax gap for digital asset sales. We will then conclude by highlighting the challenges that these rules pose to digital asset exchanges and taxpayers, and what we can collectively do to prepare for their implementation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0170,017
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,240 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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