Lifting the Lid on Pension Funding: Why Income-Tax-Act Limits on Contributions Should Rise
Notice bibliographique
Résumé
Single-employer, defined-benefit (DB) pension plans in Canada are in decline. Among the reasons: laws and regulations that foster under-funding of these plans by their sponsors (Laidler and Robson 2007). A case in point is the prohibition by the federal Income Tax Act (ITA) of sponsor contributions to such plans when their assets exceed recorded liabilities by 10 percent.1 Recent volatility in asset prices and interest rates, and resulting volatility in DB plan balance sheets, highlights the desirability of raising — or even removing — this restriction. The 10 percent limit exists to prevent companies making pension contributions, which are tax deductible, to reduce taxable profits. The benefit of the limit is marginal at best, however, since (i) businesses will typically prefer to reinvest their earnings or pay them out as dividends, (ii) pension funds attract tax when distributed or withdrawn, and (iii) regulations prevent deliberate over-funding of designated plans. Easier to demonstrate are the problems the limit creates. First, and fundamentally, limiting contributions in good times stops plan
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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 | 0,014 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».