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Enregistrement W3090333141 · doi:10.47712/rd.2019.v4i2.44

DENUNCIAS Y CONDENAS SOBRE LOS DELITOS CONTRA LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA EN EL PERÚ Y EL SISTEMA ANTICORRUPCIÓN DE PUNO DURANTE EL AÑO 2018, Y PROPUESTAS DE LOS DERECHOS PARA REDUCIR SU COMISIÓN DELICTIVA

2019· article· es· W3090333141 sur OpenAlexaff
Johnn Adrian Casazola León, Kelly Cindy Rojas Bellido, Rocío Elena Sampén Contreras, Deycy Larico Mamani, Michael Espinoza Coila

Notice bibliographique

RevueREVISTA DE DERECHO · 2019
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Issues and Policies in Latin America
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de estudio fue evaluar, los delitos contra la administración pública, forma parte de la tradición del pensamiento político, social y cultural en nuestra realidad, que aparece bajo el concepto de la corrupción, poniendo en dudas la capacidad y estabilidad del sistema judicial en la toma decisiones legítimas y efectivas. Los estudios de los procesos, resultados, e impactos obtenidos en denuncias y condenas administrativas, son escasos o poco conocidos. En ese sentido, la investigación está orientado a analiza los delitos contra la administración pública en el Perú y la ciudad de Puno, durante el año 2018, y propuestas de los derechos para reducir su comisión delictiva. Asimismo, el estudio en lo medular es de carácter no experimental, de nivel descriptivo, cuyos instrumentos son el análisis de contenido y las fuentes documentales.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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