INTEGRATED METHODOLOGY FOR ASSESSMENT OF FINANCIAL ABILITY OF LOCAL BUDGETS
Notice bibliographique
Résumé
The article addresses the critical issue of ensuring the financial capacity of local budgets, a key factor in the sustainable socio-economic development of Ukraine's regions. The authors propose an integrated methodology for assessing the financial capacity of local budgets, emphasizing its incorporation into a digital system utilizing advanced technologies such as artificial intelligence (AI). Particular attention is paid to the use of coefficients in financial analysis, which ensures objectivity, comparability, and effectiveness of research. These coefficients, as quantitative indicators, enable a comprehensive analysis of budget revenues and expenditures, assessment of financial stability, self-sufficiency of communities, and evaluation of the efficiency of resource utilization. The study provides an in-depth analysis of the budget of the city of Irpin, highlighting trends in the financial stability of the community amidst a crisis caused by military conflict. The analysis revealed both strengths and vulnerabilities, showcasing the role of coefficients in rapid diagnostics of budget performance, identifying problematic areas, and formulating effective solutions for community recovery and development. The article also examines opportunities to adapt international practices, including the Urban Audit program in the European Union, Gender Responsive Budgeting in Sweden, and the Municipal Performance Measurement Program in Canada. The authors stress the need to create an AI-based automated system capable of not only analyzing financial indicators but also generating actionable recommendations for community development. The proposed methodology integrates automated systems with a coefficient-based approach to cluster communities by development level, offering targeted recommendations to improve their financial resilience. This innovation aims to enhance the efficiency of local budget management, ensure transparency in decision-making processes, and promote the socio-economic well-being of the population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».