Revue de la littérature sur les programmes de dénonciation fiscale
Notice bibliographique
Résumé
Les programmes de dénonciation encouragent la divulgation de pratiques illégales, immorales ou illégitimes aux autorités compétentes et ont montré leur efficacité dans l’encouragement de l’exposition de la fraude au sein des organisations. Les programmes de dénonciation fiscale ont été de plus en plus adoptés par les autorités fiscales nationales dans le but de lutter contre les comportements fiscaux agressifs. En raison de la popularité croissante de ces programmes, l’identification des facteurs qui affectent l’efficacité des programmes de dénonciation fiscale est essentielle, tout comme le développement de notre compréhension des domaines dans lesquels la recherche sur les programmes de dénonciation fiscale reste à explorer. C’est dans cette perspective que nous réalisons une revue de la littérature sur la dénonciation fiscale afin d’examiner la littérature existante sur les programmes de dénonciation fiscale et d’identifier quels facteurs des programmes de dénonciation fiscale n’ont pas encore été explorés.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».