Les déclarations d’impôts personnels des Québécois pour l’année 1985 : qui les complète et à quel coût?
Bibliographic record
Abstract
Ce texte examine les choix des contribuables du Québec, soit des individus ayant déposé des déclarations d’impôt sur le revenu pour 1985, qu’ils aient ou non payé de l’impôt, quant à la façon de compléter leurs déclarations d’impôt sur le revenu des particuliers et les coûts encourus à cette fin. Nous y utilisons des données recueillies par sondage à notre demande auprès d’un échantillon de 447 contribuables. Nos principaux résultats sont que les contribuables susceptibles d’être plus aptes à compléter eux-mêmes leurs déclarations d'impôt le font eux-mêmes, malgré le fait que la valeur de leur temps soit plus élevée, que les contribuables faisant face à une situation fiscale plus complexe sont moins susceptibles de compléter eux-mêmes leur rapport d’impôt et que les contribuables québécois ont des comportements et encourent des coûts similaires à ceux du Canada et, lorsque la comparaison est possible, à ceux des États-Unis.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".