Bibliographic record
Abstract
La Région bruxelloise manque dramatiquement de logements sociaux, on le sait. Si le régime de la TVA avantage incontestablement la production publique des logements sociaux (par l’octroi d’un taux réduit : 6 %), il n’aide en rien les opérateurs privés ni les associations qui, pareillement, ont pour vocation de mettre à disposition des logements à un tarif modeste (sans passer par une agence immobilière sociale). En plus, ce système différencié de TVA heurte deux principes juridiques fondamentaux : l’égalité de traitement et la neutralité fiscale (suivant lequel deux opérations semblables quant à leurs résultats doivent connaître un régime fiscal lui-même semblable). Il est temps dès lors de changer ce logiciel fiscal. Mais que peut bien faire la Région bruxelloise dès lors que cet impôt relève des compétences de l’autorité fédérale ? Deux choses au moins : englober dans la catégorie de « société de logement » (qui bénéficie déjà du taux de TVA réduit) la construction privée de logements à caractère social ou, à défaut, accorder à cette dernière activité un subside qui compenserait la différence entre le taux standard de TVA (qui sera appliqué) et le taux réduit. Le tout, naturellement, moyennant une série de contreparties sociales, comme vendre une certaine proportion des biens ainsi produits à une société de logement social et assujettir à certaines conditions sociales la vente (ou la location) du solde. En impliquant de la sorte le secteur privé, il sera permis d’espérer une résorption plus rapide de la très longue file d’attente des logements sociaux.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.066 | 0.006 |
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".