Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous présentons un survol de la littérature macroéconomique sur la taxation optimale. En premier lieu, nous présentons un modèle très simple à agent représentatif afin de démontrer le résultat principal de cette littérature concernant le taux de taxation sur le revenu du capital; celui-ci devrait converger vers zéro à long terme. Deuxièmement, nous examinons la robustesse de ce résultat en étudiant des articles qui relâchent certaines des hypothèses simplificatrices du modèle de base. Troisièmement, nous critiquons les modèles à agent représentatif sur les bases de la plausibilité de leurs prédictions et de leur pertinence pour la conduite de la politique fiscale. Quatrièmement, nous examinons quelques pistes suivies récemment par des chercheurs qui ont renversé le résultat du taux de taxation nul sur le revenu du capital. En guise de conclusion, nous présentons quelques suggestions pour des pistes à suivre à l’avenir.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".