СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НАЛОГОВЫХ СИСТЕМ РОССИИ, КАНАДЫ, ШВЕЙЦАРИИ И ЮЖНОЙ КОРЕИ
Notice bibliographique
Résumé
В статье рассмотрен опыт взимания налогов в странах с разными экономическими системами (Канада, Швейцария, Южная Корея и Российская Федерация). Проведен сравнительный анализ налоговых систем, состоящих из схожих элементов налогов и принципов налогообложения Выявлены наиболее общие тенденции и различия. Данный анализ может использоваться в дальнейшем для определения направлений совершенствования налоговой системы Российской Федерации. В заключении приведена таблица ставок основных налогов, а также определены существующие недочеты российской налоговой системы.The article examines the experience of tax collection in countries with different economic systems (Canada, Switzerland, South Korea and the Russian Federation). A comparative analysis of tax systems consisting of similar elements of taxes and taxation principles has been carried out. The most common trends and differences have been Identified. This analysis can be used in the future to determine ways to improve the tax system of the Russian Federation. In conclusion, a table of basic tax rates is provided, as well as the existing shortcomings of the Russian tax system are identified.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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.
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 ».