Bibliographic record
Abstract
Les philosophes politiques contemporains qui travaillent dans le sillon de l’œuvre de John Rawls adhèrent largement à l’idée que l’impôt progressif est un outil fiscal incontournable pour réaliser la justice sociale. Or, si Rawls dit peu de choses des questions de fiscalité, il suggère tout de même qu’un impôt proportionnel (plutôt que progressif) sur la consommation (plutôt que sur le revenu) pourrait constituer un aspect du meilleur régime fiscal dans une société libérale démocratique. Venant du plus important penseur progressiste des cinquante dernières années, c’est une proposition qui étonne. Pourquoi Rawls l’égalitariste défendrait-il une forme d’imposition fiscale dont les deux composantes – la consommation comme base fiscale et la proportionnalité comme mode d’imposition – ont tendance à avoir des effets régressifs ? Est-ce à dire que les rawlsiens devraient remettre en question leur adhésion à l’impôt progressif ? Ou devrait-on plus simplement abandonner la référence à Rawls lorsqu’il est question de défendre cet instrument fiscal ? Dans cet article, je pousserai l’enquête un plus loin afin de voir si ses principes de justice, combinés aux données contemporaines sur les effets des différents régimes fiscaux, ne pourraient pas justifier un impôt progressif sur le revenu (ou sur la consommation), même dans des circonstances idéales. Je présenterai deux arguments allant en ce sens : le premier insiste sur la nécessité de protéger l’égale liberté politique des citoyens, le deuxième est fondé sur une conception riche du principe des bénéfices, selon lequel toute richesse dans les sociétés démocratiques avancées est un produit social.
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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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".