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Record W2258566635

L'incidence des recettes et des dépenses gouvernementales pour les ménages québécois, 2007

2014· article· fr· W2258566635 on OpenAlexaffabout
Pouya Ebrahimi, Catherine Roch-Hansen, François Vaillancourt

Bibliographic record

VenueCIRANO Project Reports · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFiscal Policy and Economic Growth
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude a pour objectif de répondre à la question suivante : quelle est la distribution au Québec en 2007 du fardeau des prélèvements fiscaux, soit les impôts taxes et cotisations sociales, et des avantages tirés des dépenses publiques pour les ménages regroupés en déciles de revenu monétaire. Ceci est un sujet pertinent pour les décideurs publics pour deux raisons. Premièrement, il n'y a pas nécessairement paiement des prélèvements par les redevables légaux, certains étant refilés à d'autres agents économiques. Ainsi, les entreprises ont la possibilité de refiler, en tout ou en partie, selon leur pouvoir de marché, l'imposition de leurs profits soit en aval, par l'augmentation du prix de leurs produits finaux, soit en amont, par la réduction de la rémunération des facteurs de production. Ou encore les employeurs peuvent refiler une partie plus ou moins grande de l'imposition de leur masse salariale à leurs salariés. Le fardeau (l'incidence en termes technique) économique de l'impôt ou de la taxe diffère donc du fardeau légal. Deuxièmement, l'examen de la seule fiscalité néglige comment les montants ainsi perçus sont utilisés pour fournir des services publics ou verser des paiements aux ménages québécois. L'examen de la fiscalité et des dépenses permet d'identifier les bénéfices fiscaux nets (ce qui est reçu moins ce qu'on paye) pour chacun des ménages et donc pour les divers déciles. Notre étude se divise en trois parties. La première présente les écrits pertinents, la seconde les données et la méthodologie et la troisième, les résultats, traite de quatre thèmes : les revenus des ménages; une analyse des impôts et taxes (le terme utilisé pour couvrir l'ensemble des prélèvements); une analyse des dépenses publiques en transferts et en biens et services; et finalement une consolidation des résultats.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.470
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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