Bibliographic record
Abstract
Canada tiene una larga historia de reforma fiscal y ha estado recortando impuestos en forma activa desde finales de los anos noventa, con el antecedente de superavits de gobierno general. Se espera que las ganancias resultantes en la competitividad de los impuestos sobre las empresas generen inversion y atraigan capital externo. Una estructura mas uniforme del impuesto sobre la renta de las personas fisicas junto con mejores objetivos de las desgravaciones fiscales, han mejorado, en general, los incentivos de trabajo y ayudado a incrementar la participacion de la fuerza de trabajo femenina. La desaceleracion economica de corto plazo impide mas recortes fiscales a pesar de que el inminente aumento de la carga en el gasto publico por envejecimiento requerira mayores ingresos fiscales. Las reformas fiscales deben centrarse por lo tanto en una combinacion de recortes de las tasas y ampliacion de la base que serian ampliamente de ingreso neutro y maximamente promotoras de crecimiento. Dentro de ese marco de referencia, existe la necesidad de avanzar en la reestructuracion de impuestos para hacerlos menos distorsionantes a traves de un tratamiento neutro de opciones economicas. El ajuste de la politica fiscal en esta forma podria incrementar los ahorros, la inversion e innovacion y debiera ser fundamental en el programa de productividad del pais. De igual manera, existe la necesidad de mejorar al reducir la alta imposicion efectiva de grupos poco calificados con objeto de cotizarlos en el mercado laboral, ayudando a contrarrestar el envejecimiento demografico. La politica fiscal tambien es quiza el principal instrumento de Canada para hacer frente a la amplia distribucion del ingreso entre individuos y regiones. Este ensayo busca hacer lo mejor de la politica fiscal
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".