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Enregistrement W4313394441 · doi:10.14392/asaa.2022150306

PERFIL E NATUREZA CONTINGENTE DA DÍVIDA ATIVA PREVIDENCIÁRIA BRASILEIRA ENTRE 2012 E 2020

2022· article· pt· W4313394441 sur OpenAlexaff
Graziele Almeida dos Santos, Diana Vaz de Lima, Marcelo Driemeyer Wilbert

Notice bibliographique

RevueAdvances in Scientific and Applied Accounting · 2022
Typearticle
Languept
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness and Management Studies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: analisar a capacidade do Governo brasileiro na recuperação de recebíveis oriundos da dívida ativa previdenciária (DAP). Método: é apresentado o fluxo do processo de registro e classificação de probabilidade de pagamento da DAP, abrangendo saldos, pagamentos, tempo de inscrição e demais detalhamentos de saldos. Na sequência é analisada a recuperabilidade da DAP com o uso de estatística descritiva dos dados da DAP disponíveis na Prestação de Contas do Presidente da República no Balanço Geral da União (BGU) e no sítio da Procuradoria Geral da Fazenda Nacional (PGFN), contemplando o período de 2012 a 2020, a partir da classificação do rating estabelecida pela Portaria nº 293/2017 Resultados: os achados da pesquisa mostram que (i) houve crescimento do montante de valores inscritos a título de DAP no período; (ii) enquanto o estoque da DAP cresceu de forma exponencial em relação ao produto interno bruto (PIB), a recuperação desses valores permaneceu relativamente constante; (iii) 64,8% dos valores registrados no período eram correspondentes a créditos irrecuperáveis ou com baixa probabilidade de recuperação. Portanto, é baixa a capacidade de recuperação dos recebíveis oriundos da dívida ativa previdenciária brasileira, evidenciando a natureza contingente desses valores. Contribuições: o estudo ratifica os achados da literatura sobre o baixo nível de recuperação de recebíveis e seu acúmulo duvidoso nas demonstrações contábeis do setor público, e alerta sobre as discrepâncias observadas nas bases de dados oficiais que tratam da dívida ativa previdenciária brasileira.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
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