Equita di genere e imposizione personale. Riflessioni sistematiche, questioni aperte e prospettive
Bibliographic record
Abstract
Lo studio delle disuguaglianze di genere ha assunto negli ultimi anni un rilievo centrale \nin molti campi del diritto. In relazione agli aspetti tributari, il Parlamento Europeo \nha di recente approvato due Risoluzioni sull’uguaglianza di genere e le politiche \nfiscali nell’Unione Europea, chiedendo alla Commissione di elaborare linee guida e raccomandazioni specifiche per gli Stati membri al fine di eliminare divari di genere legati alla fiscalità. Per quanto riguarda la fiscalità diretta, si chiede in particolare ai singoli Stati di progettare i modelli di imposizione personale sul reddito in modo tale da promuovere attivamente una distribuzione paritaria del lavoro, retribuito e non retribuito, e del reddito tra donne e uomini. Obiettivo del presente lavoro è illustrare le possibili linee di intervento prefigurate a livello comunitario, verificando se ed in quale misura sia possibile introdurre nell’ordinamento tributario italiano misure fiscali di vantaggio per le donne, nel rispetto dei limiti imposti dal diritto dell’Unione, e dei fondamenti del sistema impositivo domestico, primo fra tutti il principio di capacità contributiva.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.003 |
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".