Bibliographic record
Abstract
Dans le présent article, Yael Hasson démontre comment la structure typique de l'imposition du revenu, même lorsqu'elle est plus sensible aux rapports de sexe que l'imposition du revenu au Canada, crée inévitablement des désavantages pour les femmes par rapport aux hommes lorsque les réductions des taux d'imposition favorisent les personnes morales et les personnes à revenu élevé. En Israël, seules les femmes sont autorisées à demander les crédits d'impôt pour enfants. Ces crédits ne sont, toutefois, d'aucune utilité pour de nombreuses femmes, puisque les revenus des femmes sont, en moyenne, considérablement inférieurs à ceux des hommes. De la même manière, les réductions des taux d'impôt en général et des taux d'impôt des personnes morales ne profitent pas vraiment aux femmes, puisque ces réductions n'ont peu ou pas d'impact à l'endroit des personnes à faible revenu et avec peu de capital. Hasson démontre que l'effet cumulatif de tels changements de taux d'impôt qui ont commencé en 2003 et dont la mise en oeuvre est censée s'échelonner jusqu'à l'année d'imposition 2016, va invariablement désavantager les femmes salariées durant treize ans au total.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".