MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395659648 · doi:10.24857/rgsa.v18n9-027

State Financial Corruption and its Impact on Development

2024· article· en· W4395659648 sur OpenAlexaff
Hendra Karianga

Notice bibliographique

RevueRevista de Gestão Social e Ambiental · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage changeState (computer science)Financial systemBusinessFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This research aims to analyze the impact of corruption on individual and community development, economics and politics as well as public sector services. Methode: The type of research used is normative legal research using an analytical approach. Result and Conclusion: The impact of corruption on individual and community development, economics and politics as well as public sector services, namely the Impact of Corruption on Individual and Community Development can trigger people's distrust of the government. This triggers public apathy towards the programs being or will be planned by the government. Eliminating the nature of cooperation between the community and the government. The Impact of Corruption on Economic Development sluggish economic growth and investment, decreasing productivity, low quality of goods and services, decreasing state income from the tax sector, and rising national debt. The impact of corruption on political development hampers the government's function as the guardian of state policy because it hampers the government's role in regulating allocations, equalizing access and assets, and maintaining economic and political stability. The impact of corruption on public sector services causes bureaucracy to become inefficient and causes higher administrative costs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,308 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista de Gestão Social e AmbientalMême sujetCorruption and Economic DevelopmentTravaux en français237 207