Bilan de la fiscalité au Québec : Édition 2017
Bibliographic record
Abstract
MISE EN CONTEXTEParmi le lot de bilans et de rétrospectives, la Chaire de recherche en fiscalité et en finances publiques présente la troisième édition du Bilan de la fiscalité québécoise.Cet exercice consiste à regrouper une série d'indicateurs importants qui, bien que souvent étudiés isolément, sont rarement traités dans un même document.Il en résulte un portait de la situation de la fiscalité québécoise regroupant les données les plus récentes présentées en près de quarante graphiques et tableaux brièvement expliqués 1 .Les deux premières sections effectuent une comparaison de la fiscalité au Québec par rapport à celle des pays membres de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) et, lorsque c'est possible, à celle des autres provinces canadiennes.Puis, les deux dernières sections se concentrent sur des données québécoises, données les plus récentes, et, dans certains cas, sur leur évolution dans le temps.Par ailleurs, Statistique Canada a procédé à la mise à jour des comptes nationaux de l'ensemble des provinces du Canada entre 2007 et 2014.Cela explique donc qu'il existe une cassure 2 dans certains graphiques présentant l'évolution des données depuis 1981. 1 Les données présentées dans le présent document sont celles disponibles en date du 19 décembre 2016. 2 Statistique Canada a effectué une révision historique des comptes économiques provinciaux en 2016, cela mettant fin à la suspension de la publication des tableaux détaillés portant sur les administrations publiques des provinces.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.004 |
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".