Bibliographic record
Abstract
Nous utilisons les données de la US Survey of Consumer Finances (Enquête sur les finances des consommateurs, aux États-Unis) afin d’évaluer l’impact sur les recettes fiscales d’une éventuelle annulation de la disposition fiscale qui permet de déduire des revenus imposables les intérêts hypothécaires aux États-Unis. Nous soutenons que l’élimination de cette disposition forcerait les ménages à remanier leur bilan, étant donné qu’ils devraient payer plus d’impôt sur les revenus d’intérêt. Nous montrons que le coût de cette disposition fiscale équivaut à une somme allant de 36 % à 66 % des évaluations que fait l’US Office of Management and Budget (l’équivalent américain du Conseil du Trésor canadien), selon les hypothèses que l’on fait au sujet des types d’actifs que les ménages utiliseraient pour réduire leur dette hypothécaire à la suite de l’annulation de la disposition. En outre, comme ce sont surtout les ménages les plus aisés qui pourraient alors remanier leur bilan, nous constatons que les effets distributifs de cette disposition fiscale sont beaucoup moins importants qu’on ne le croit habituellement. Même si cette étude concerne principalement l’impact de l’élimination de la disposition fiscale qui permet de déduire des revenus imposables les intérêts hypothécaires aux États-Unis, nos résultats permettent d’évaluer non seulement l’impact sur les recettes fiscales fédérales canadiennes mais aussi les effets redistributifs que pourraient avoir une éventuelle introduction de cette disposition fiscale au Canada.
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 | 0.013 | 0.112 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".