Les fraudes fiscales collectives durables : étude d’un réseau de facturation de complaisance1
Bibliographic record
Abstract
La forme que prend la fraude fiscale complexe à l’étude est celle d’un marché de factures de complaisance qui a desservi 350 compagnies appartenant à l’industrie montréalaise du vêtement pendant une décennie. Cette fraude est connue sous le nom de l’affaire « Ventex ». L’examen du cas est principalement basé sur les informations tirées des transcriptions judiciaires des procès qui ont découlé de la découverte du scandale. Nous avons également réalisé des entrevues avec des témoins directs et indirects de l’affaire pour compléter les renseignements à notre disposition. En analysant l’affaire « Ventex », nous examinons trois thématiques. La thématique du succès nous amène à étudier les conditions qui ont assuré la viabilité et la pérennité de ce marché spécifique de factures d’accommodation. La thématique de son impunité est justifiée en partie par la tolérance de régulateurs habituels de performance économique des compagnies. Enfin, la thématique du contrôle judiciaire est abordée de façon à expliquer pourquoi l’affaire « Ventex » a donné lieu à des poursuites criminelles, alors que les tribunaux criminels sont rarement sollicités pour sanctionner la délinquance d’affaires. En reconstituant la dynamique de cette fraude fiscale complexe, nos résultats mettent en rapport différents aspects d’un phénomène criminel généralement abordés séparément dans la littérature consacrée à la fraude fiscale.
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 | 0.016 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".