Notice bibliographique
Résumé
The share of the richest 1 % in total pre-tax income has increased in most OECD countries in the past three decades, particularly in some English-speaking countries but also in some Nordic (from low levels) and Southern European countries. Today, they range between 7 % in Denmark and the Netherlands up to almost 20 % in the United States. This increase is the result of the top 1 % capturing a disproportionate share of overall income growth over the past three decades: up to 37 % in Canada and even 47 % in the United States. This explains why the majority of the population cannot reconcile the aggregate income growth figures with the performance of their incomes. At the same time, tax reforms in almost all OECD countries reduced top personal income tax rates as well as rates of other taxes affecting the highest income earners. The crisis did put a temporary halt to these trends – but it did not undo the previous surge in top incomes. In some countries, top incomes had already largely recovered in 2010. To respond to these trends, governments have several options at hand to increase effective taxation paid by top income recipients without necessarily raising their marginal rates, to improve tax compliance and to reduce tax avoidance. Inequality and policies to restore equal opportunities have moved to the forefront of the political debate in many countries. Topping the bestseller lists is Thomas
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,342 | 0,178 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».