Policy Forum: Tax Policy for Strategic Advantage—Building Canada's Human Capital Edge in the AI and Tariff Economy
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian job market faces a significant transition as a result of the advancement of artificial intelligence (AI) technology and a new approach to tariffs and trade by the US administration. Without meaningful change in domestic policy, an increase in unemployment rates may have a negative impact on Canada's economy, communities, and the health and well-being of individuals. In this article, we review prior studies to develop a framework that allows us to map the probable impacts of unemployment levels on economies, communities, and individual wellness outcomes. We analyze the potential impact of tariffs and AI adoption on the Canadian job market between 2025 and 2030 using scenario analysis, and find that the most likely outcome is an unemployment rate peaking above 9 percent. Addressing this challenge requires an integrated approach across government policies, including tax policy, to strengthen the economic pillars supporting business enterprises, to advance the development of skills and training, and to drive the creation of enterprise value by employing Canadian talent. We identify critical success factors for corporate tax incentives, suggest prospective policies, and recommend bold policy changes to elevate investment in human capital and help Canada to thrive in an era of AI and tariffs.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».