The Progressivity of Income Taxation: A Comparison between Quebec and Ontario
Bibliographic record
Abstract
L'étude compare la progressivité des impôts sur le revenu du Québec et de l'Ontario. Après avoir constaté l'importance de l'imposition du revenu au Québec et en Ontario, par des comparaisons internationales et interprovinciales, et avoir illustré la présence de progressivité dans les deux cas, nous présentons des indicateurs de progressivité. À l'aide de ces indicateurs, nous avons mesuré la progressivité des régimes d'imposition québécois et ontarien pour quatre situations familiales différentes et pour six niveaux de revenus. Les résultats montrent que, dans certaines situations, la progressivité est plus grande au Québec alors que, dans d'autres cas, la progressivité est supérieure en Ontario. Plus précisément, la progressivité est plus grande au Québec pour les variations de revenus au bas de l'échelle des revenus tandis qu'elle est en général plus élevée en Ontario pour les revenus supérieurs. Ces résultats confirment la plus grande concentration de l'impôt ontarien sur le revenu auprès des contribuables à revenu élevé que nous avions précédemment illustrée dans l'étude
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".