Notice bibliographique
Résumé
SECTION I. INTRODUCTION 1. Introduction Steven Elliott, Birke Hacker and Charles Mitchell SECTION II. ENGLISH LAW 2. Overpaid Taxes: A Hybrid Public and Private Approach Rebecca Williams 3. Mistaken Payments of Tax Duncan Sheehan 4. Restitution from Public Authorities: Any Room for Duress? Nelson Enonchong 5. Reasons for Restitution Charlie Webb 6. Restitutionary Claims by Indirect Taxpayers Charles Mitchell 7. Property, Proportionality, and the Change of Position Defence Niamh Cleary 8. Undoing Transactions for Tax Purposes: The Hastings-Bass Principle Monica Bhandari SECTION III. EUROPEAN LAW 9. Judicial Techniques in Relation to Remedies for Overpaid Tax Catherine Barnard and Julian Ghosh QC 10. The Principle of Effectiveness and Restitution of Overpaid Tax Maximilian Schlote SECTION IV. COMPARATIVE LAW 11. Absence of Basis: A German Perspective Anne Sanders 12. 'Public Law Restitutionary Claims': The German Perspective Birke Hacker 13. Overpaid Taxes and Constitutional Redress in Ireland Niamh Connolly 14. Restitution of Overpaid Tax in Canada Robert Chambers 15. Restitution of Unlawfully Exacted Tax in Australia: The Woolwich Principle Simone Degeling
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».