Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,540 | 0,249 |
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.
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 ».