Canada and the United States: Intent, Results, and Consequences
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. and Canadian tax systems are often compared, particularly in Can-ada. The comparison is usually made between the two federal tax systems, and little attention is paid to subnational-provincialktate and local-tax sys-tems in that context. Yet subnational tax systems collect an important share-40 to 50%-of overall tax revenues in both countries and are, therefore, likely to have an impact on economic choices. Accordingly, this paper presents the subnational tax systems of the two countries and, in particular, examines the degree of harmonization within and between countries, for recent years. This project should be of interest, since there has been little, if any, comparative quantitative assessment of the degree of harmonization of subnational tax sys-tems in Canada and the United States. The paper is divided into five parts. In the first, we address some defini-tional and methodological issues. In the second, we present the key features and importance of subnational tax revenues in Canada and the United States. In the third, we examine for three major taxes-personal income, corporate
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».