Taxation des ressources naturelles et rentes hydro-électriques au Canada
Bibliographic record
Abstract
La rente économique est définie comme le surplus de revenu d’un facteur de production par rapport à son coût d’opportunité. En tant que surplus, la rente économique des ressources naturelles présente des caractéristiques attrayantes pour fins fiscales. Les mécanismes de taxation appliqués aux ressources naturelles canadiennes ont rarement reflété une préoccupation à l’égard de la capture de la rente. C’est le cas notamment des ressources hydro-électriques. Au début des années quatre-vingt, deux études ont été menées de façon indépendante et qui avaient pour objectif l’évaluation ex post de la rente économique associée aux ressources hydro-électriques canadiennes : Bernard, Bridges et Scott (1982) et Zuker et Jenkins (1984). Les estimations fournies par ces deux études, qui partagent un même objectif, sont relativement différentes. Ces différences dépendent de la nature ex post de l’exercice et des hypothèses sous-jacentes. De telles différences rendent problématique l’usage de ces estimés pour fins fiscales.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".