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Enregistrement W7027360448

Communicating bad medicine: Making the argument for the adoption of the harmonized sales tax in Ontario, Canada

2017· dissertation· en· W7027360448 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThinkTech (Texas Tech University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Tech University
Mots-clésGovernment (linguistics)Argument (complex analysis)DemotionLuckEntitlement (fair division)Revenue
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this dissertation, I explore the question of how a democratically elected government sells an unpopular concept, such as a new tax, to citizens. I interviewed politicians, political advisors, civil servants, and business leaders responsible for the introduction of Ontario’s value-added tax in 2010 (known as the Harmonized Sales Tax or HST) and examined print and media artifacts to answer this question. 
\n
\nThis topic is important to political analysts and rhetoricians who need to introduce tax initiatives to create necessary revenue streams for their governments. As we have seen in the past, unpopular tax initiatives can be reversed (as occurred in British Columbia’s 2011 referendum on the HST) and governments can be defeated (as happened to the Manitoba government in a vote of non-confidence in 1988). An analysis of lessons learned from Ontario’s successful experience with the HST in 2010 is useful information for governments for any future tax or controversial policy communication.
\n
\nMy research is the first of its kind to examine the rhetoric used to introduce the HST in Ontario. The examples and interviews show how an effective argument was developed for the new tax. However, the methods alone do not tell us why these were successful: my research fills this gap and explains the “How?” and the “Why?” 
\n
\nI discovered two effective rhetorical approaches that could be used to sell an unpopular tax: (1) use logical arguments to present information, and (2) demonstrate a deep commitment that the tax is the right thing. The Ontario government used logical and reasonable arguments to persuade businesses and citizens that the HST was the right thing to do. Because politicians and civil servants believed that the HST was the right thing to do and were dedicated to its introduction, the HST was implemented without issue and political fallout. 
\n
\nThis topic informs the fields of technical communication, rhetoric, economics, and public sector communication.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,245 · 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