Міжнародна практика оцінювання податкового розриву з персонального прибуткового податку(International practice of tax gap assessment from personal income tax)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
У статті проаналізовано міжнародну практику оцінки податкового розриву з персонального прибуткового податку, зокрема в Австралії, Канаді, Сполученому Королівстві, Сполучених Штатах Америки та Швеції. Визначено загальне декларування доходів і звітування третіх осіб як основні причини щодо малого розміру податкового розриву із трудових доходів у розвинених державах. Запропоновано підхід щодо оцінювання податкового розриву із податку на доходи фізичних осіб в Україні, який ґрунтується на використанні даних щодо доходів домогосподарств та окреслено перспективність проведення досліджень податкового розриву на постійній основі. (The article deals with the international practice of personal income tax gap assessment, in particular in Australia, Canada, the United Kingdom, the United States of America and Sweden. The compulsory individual incomes declaration and third party reporting are identifi ed as the main reasons for the small size of the employment income tax gap in developed countries. The approach to assessing the personal income tax gap in Ukraine, based on the use of household income data, is outlined as well as the prospects of conducting tax gap research on a regular basis.)
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it