Bibliographic record
Abstract
É possível que a evasão fiscal aumente quando governos de esquerda são eleitos em democracias? Se a “ameaça” que as políticas econômicas usualmente propostas pela esquerda afetarem negativamente a confiança das elites, poderíamos esperar um aumento da evasão fiscal, similarmente ao que ocorre com a fuga de capitais. Através de modelos de regressão em painel com efeitos fixos, exploro a causalidade entre a abertura de offshores contidas nos dados do Panama e Paradise Papers com as eleições de governos de esquerda em diversos países. Embora os resultados empíricos não apontem que governos de esquerda afugentam capital por meio de mais offshores em paraísos fiscais, esta pesquisa dialoga e contribui com as literaturas de evasão fiscal e de redistribuição democrática. A utilização dos dados de abertura de offshores é uma abordagem nova e utilizada como uma proxy para estudar uma prática ilegal e de difícil acesso de dados. Avançar nessa área será importante para analisarmos o impacto dos ciclos políticos nos futuros casos de vazamentos de offshores ainda por vir.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".