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Record W3158127777 · doi:10.7202/1076602ar

LES CONSÉQUENCES DES PROGRAMMES DE CONTRÔLE DES ÉVALUATIONS FONCIÈRES SUR LES TAUX DE TAXATION MUNICIPALE DES ENTREPRISES : LE CAS DE LA NOUVELLE-ÉCOSSE

2021· article· fr· W3158127777 on OpenAlexaffvenueabout
Patrick de Lamirande, Jason Stevens

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversity of Prince Edward IslandCape Breton University
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La bulle immobilière du début du siècle a eu un impact au-delà de l’accessibilité à la propriété. Les évaluations foncières, liées à la valeur des maisons, ont également augmenté durant la même période. Puisque les taxes foncières ont augmenté de façon inégale entre propriétaires, cette hausse a eu un impact réel sur la distribution fiscale entre les membres d’une même communauté. Pour diminuer l’impact de certaines hausses spectaculaires de taxes foncières, le Gouvernement de Nouvelle-Écosse a instauré en 2005 le programme d’évaluation plafonnée (PEP) pour limiter l’augmentation des évaluations foncières. Ce programme a eu comme impacts de limiter la hausse de la base taxable des municipalités qui se sont alors retrouvées face à un manque-à-gagner. Cet article démontre que, pour répondre à la diminution des revenus de taxation, les municipalités ont limité la hausse des taux de taxation (ou les ont gelés) des propriétés résidentielles et ont augmenté le taux de taxes foncières des entreprises. La mise en place du PEP a ainsi contribué à transférer une partie significative du fardeau fiscal des propriétaires résidents aux entreprises par l’augmentation des taux commerciaux de 23 % en moyenne pour l’ensemble des municipalités néo-écossaises alors que les taux résidentiels sont restés inchangés lors de la période 2003-2014.

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)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.972
Threshold uncertainty score0.112

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.052
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.111
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.238 · 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 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".

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Published2021
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