“Americans: We Love You, But We Can’t Afford You”: How the Costly U.S.-Canada FATCA Agreement Permits Discrimination of Americans in Violation of International Law
Notice bibliographique
Résumé
On February 20, 2014, National Public Radio ("NPR") reported a record high number of American citizens renouncing their citizenship worldwide.1 In 2012, 932 individuals renounced their 1.See Ari Shapiro, Why More Americans are Renouncing U.S. Citizenship, 2015] "AMERICANS: WE LOVE YOU, BUT WE CAN'T AFFORD YOU" 613 U.S. citizenship or terminated their U.S. residency (termed "expatriating"). 2 In 2013 this number surged to 2,999, the highest number in history, and almost thirteen times the number of expatriates only five years earlier.3 Even more are expected to renounce their citizenship in 2014 and 2015 due to the newly implemented law. 4 The NPR article reported, "[w]hile individual reasons for renouncing may vary from person to person, experts in the field say the recent dramatic spike has more to do with the 2010 tax law [the Foreign Account Tax Compliance Act] than any other factor."5 In 2010, Congress passed the Foreign Account Tax Compliance Act ("FATCA"), 6 which requires all foreign financial institutions ("FFIs") doing business with the United States to collect information about their U.S.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».