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Record W2949175185 · doi:10.32721/ctj.2019.67.2.pfp

Planification fiscale personnelle : GILTI — Introduction au GILTI et à son application aux actionnaires américains de sociétés canadiennes

2019· article· fr· W2949175185 on OpenAlexvenueaboutno aff
Michael Pereira, Pinaki Gandhi, Hena Park

Bibliographic record

VenueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le nouveau régime du revenu mondial à faible taux d'imposition tiré de biens incorporels (global intangible low-taxed income [GILTI]), instauré dans le cadre de la réforme fiscale américaine de 2017, attribue le revenu de certaines sociétés étrangères excédant un rendement arbitraire de 10 pour cent aux biens incorporels et assujettit ce revenu à l'impôt américain à payer par certains particuliers actionnaires américains dans l'année où le revenu est gagné. Le présent article explique comment les citoyens américains qui résident au Canada et sont assujettis aux règles sur le GILTI peuvent contrer les effets négatifs du régime au moyen du choix visé à l'article 962 de l'Internal Revenue Code. Le choix permet aux particuliers actionnaires d'être imposés au taux d'imposition américain des sociétés de 21 pour cent (au lieu du taux d'imposition maximal des particuliers de 37 pour cent), de demander une déduction de 50 pour cent de l'inclusion du GILTI et de demander des crédits pour impôt étranger pour une partie des impôts canadiens des sociétés qui ont été payés. Grâce à ce choix, l'impôt mondial combiné des sociétés et des particuliers à payer peut demeurer essentiellement le même qu'avant l'adoption du GILTI. Par contre, une gestion moins efficace de l'exposition au GILTI peut donner un résultat très différent. Avec de bons conseils et informations, les dispositions relatives au GILTI pourront représenter, pour certains actionnaires américains, « beaucoup de bruit pour rien ». Cependant, pour les actionnaires américains des sociétés qui paient le taux d'imposition des petites entreprises, il y a un petit coût fiscal à l'inclusion du GILTI pour conserver l'avantage du report. Pour tous les actionnaires américains de sociétés canadiennes, il reste des questions qui n'ont pas été abordées et qui ajoutent complexité et incertitude à la préparation des déclarations de revenus américaines de ces particuliers.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.310
Threshold uncertainty score0.623

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.002

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.256 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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
Published2019
Admission routes2
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