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Enregistrement W4285668184 · doi:10.52664/rima.v2.n1.2020.e67

(Des) cumprimento da transparência fiscal nos municípios populosos do Estado de Pernambuco

2020· article· pt· W4285668184 sur OpenAlexaff
José Honorato da Silva Neto, Edjane E. Dias Silva, José Ribamar Marques de Carvalho, Enyedja Kerlly Martins de A. Carvalho

Notice bibliographique

RevueREVISTA INTERDISCIPLINAR E DO MEIO AMBIENTE (RIMA) · 2020
Typearticle
Languept
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensPetroleum Technology Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Com o intuito de prevenir desvios e garantir a participação cidadã na gestão fiscal pública vários Estados modernos tem criado instrumentos associados ao uso de tecnologias da informação e comunicação. É neste contexto que se insere o princípio da transparência na gestão fiscal. Assim, o presente estudo tem por objetivo investigar se os municípios mais populosos do Estado de Pernambuco estão cumprindo com o que determina a legislação constitucional em relação à transparência fiscal. Para tanto, foi utilizado o método estatístico, do tipo documental e de abordagem qualitativa e quantitativa. A amostra do estudo empírico contemplou os municípios mais populosos do Estado de Pernambuco, Brasil durante os anos de 2014 a 2016. As evidências encontradas demonstraram que os municípios não estão cumprindo de forma integral os mandamentos legais de transparência fiscal da Administração Pública.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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