MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7100748201

D E P

2009· article· en· W7100748201 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Linguistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax creditReal estateIncentiveTax deductionGift taxAsset (computer security)State income taxTax incentiveTax reformCapital (architecture)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The landscape of charitable giving in Canada has been altered over the past decade by tax incentives favoring large gifts of capital. Next steps could include tax credits for donations of real estate assets and private company shares. This policy reform promises to increase charitable giving, broaden the donation base and make charities less vulnerable to market swings. These credits can be introduced in a manner consistent with existing laws that reduces the chance of tax system abuse. 1 Contribution limits increased from 20 percent to 75 percent of income per annum and 100 percent at death. 2 Statistics Canada does not break out giving data by type of asset or timing (i.e., gifts by will or life insurance). The absence of detailed tax data makes it difficult to state definitively the relative importance of capital tax incentives on giving. The sharp rise in giving is coincident with introduction of tax incentives. Wages and income grew by 87.5 percent from 1995 to 2007 versus 140 percent for donations. [CANSIM Table 380-0016]. In the two decades prior to 1996, giving tracked wages. Other factors affecting giving may include capital market growth, real estate values, lower tax rates, changing philanthropic attitudes, more fundraising, and increased concentration of wealth. Since 1996, successive federal governments in Canada have introduced more than 20 tax incentives to

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5400,249

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHistorical and Linguistic StudiesTravaux en français237 207