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Record W2487920233 · doi:10.3917/gmp.043.0075

Légitimité et contestations fiscales : succès et échec de la réforme de la taxe de vente de 2009 dans les provinces canadiennes de l’Ontario et de la Colombie-Britannique

2016· article· fr· W2487920233 on OpenAlexaboutno aff
Geneviève Tellier

Bibliographic record

VenueGestion et management public · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Policy and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les réformes fiscales sont rarement populaires auprès des électeurs. Par le passé, bon nombre de gouvernements qui ont entrepris des réformes fiscales ont dû en payer le prix (baisse significative de popularité, contestations populaires, révoltes fiscales, défaites électorales). L’objectif de cette étude est d’analyser pourquoi la même réforme fiscale a connu un sort très différent dans deux provinces canadiennes. En 2009, les gouvernements de l’Ontario et de la Colombie-Britannique annoncent quasi simultanément qu’ils remplacent leur taxe de vente actuelle par une taxe de vente sur la valeur ajoutée (TVA). En comparant les débats et les événements suscités par cette réforme dans chacune des deux provinces, nous constatons que les deux gouvernements ont dû faire face à un fort mouvement de contestation. Ces mouvements ont même été appuyés par des individus et des groupes qui auraient normalement dû soutenir la réforme fiscale proposée. Grâce à la présence de mécanismes de consultations populaires particuliers, les électeurs de la Colombie-Britannique ont même réussi à forcer le gouvernement à abolir sa nouvelle taxe. Ce cas nous apprend que les gouvernements ne peuvent tout simplement pas ignorer l’aversion naturelle d’un grand nombre de contribuables à l’impôt ainsi que la propension des groupes d’opposition à tirer avantage de cette aversion par tous les moyens mis à leur disposition. Le bien-fondé d’une réforme fiscale ne suffit pas à lui seul à convaincre la population de sa pertinence.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.743
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.273 · 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 designTheoretical or conceptual
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
Published2016
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