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Enregistrement W7052318962

Refund Fraud? - Real-Time Solution! Digital Security Borrowed from the VAT (Brazil, Quebec, & Belgium)

2012· article· en· W7052318962 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPremisePaymentAuthentication (law)Digital signatureConsumption taxSales tax
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides support for a proposal to eliminate refund fraud in the U.S. by turning Forms W-2, and 1099 into self-certified/ self-authenticated tax documents. The proposal suggests that a “digital signature” of these documents should be taken after they are completed. The signature should then be made part of the final document. This proposal was initially advanced in Refund Fraud? Real-Time Solution! The underlying premise of that article was that the US could dramatically reduce, if not eliminate, refund fraud if it borrowing digital security techniques from the VAT. The article did not however, explain or expand upon these techniques from within the VATs where they were developed. This article takes up the VAT side of that analysis. VAT frauds frequently manipulate documents for gain, and VAT jurisdictions have spent a considerable amount of time and energy devising effective and efficient methods for determining if a document is legitimate (or original). The strong suggestion is that the IRS should look to the VAT to solve refund fraud, because even though the tax is different, the administrative problem is the same. The refund fraud problem is essentially document verification problem. The VAT is very good at document verification. The IRS can learn from the VAT. This paper looks at three VAT jurisdictions, Brazil, Quebec and Belgium, and explains how they use technology to solve document authentication problems. In each case a tax fraud is facilitated by false documentation, and the administrative response is to use technology to certify the documents and stop the fraud. In Brazil the fraud arises in the context of internal cross-border B2B transactions. In Quebec and Belgium the fraud is skimming profits from B2C cash and debit/credit card transactions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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
GenreAutre

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
Publié2012
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Résumé présentoui

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