Análisis del impuesto a la renta no domiciliado en los establecimientos permanentes: servicios digitales, asistencia técnica y know how (periodo 2018-2019)
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo técnico busca analizar el impuesto a la renta no domiciliado en los siguientes establecimientos permanentes (EP): servicios digitales de caso, asistencia técnica y regalías, dentro del periodo 2018-2019. En primer lugar, con respecto al impuesto a la renta no domiciliado de establecimientos permanentes, el Poder Ejecutivo, a través del Decreto Legislativo N° 1424, no solo ha dado la definición de EP, sino que ya no podrá ser modificada por Decreto Supremo, como podía serlo cuando la definición era meramente reglamentaria. Asimismo, la ley ha tratado de dar cierto contenido al concepto de “actividades preparatorias o auxiliares” al definirlo como “todo aquello que no es esencial y significativo para las actividades de la entidad”, mas resulta confuso. Finalmente, dentro de los supuestos contenidos para la configuración de un EP en el CDI, firmado por Perú con Chile, Canadá, México, Portugal, Coreay Suiza (no Brasil), el conocido “EP por servicios” ha sido incluido, considerados, además, la asistencia técnica y el know how; sin embargo, en el caso de los servicios digitales que sean realizados por una no domiciliada de Brasil, se aplicará la tarifa del 15%; si es de Suiza, de 10%; y si son sujetos no domiciliados de Canadá, Chile, Corea, México y Portugal, del 0%, siempre que no se consideren EP.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 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".