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Enregistrement W4414908685 · doi:10.33595/2226-1478.16.3.1343

Planeamiento Estratégico en la Promoción de Proyectos de Inversión Pública: Revisión de Literatura 2013-2024

2025· article· es· W4414908685 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Antonio Lovera Anyosa

Notice bibliographique

RevueComuni cción Revista de Investigación en Comunicación y Desarrollo · 2025
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Financial Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Ex-anteScale (ratio)Term (time)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El planeamiento estratégico (PE) es clave para fortalecer la gestión pública (GP) y la promoción de proyectos de inversión pública (PIP). Esta revisión de literatura analizó el impacto del PE en los PIP entre 2013 y 2024 siguiendo la guía PRISMA. Se buscaron artículos en Scopus, ScienceDirect y Scielo, en español e inglés, con términos relacionados con PE, inversión pública y gestión. De 221 registros identificados, 89 pasaron a selección y 30 cumplieron criterios de inclusión (artículos con revisión por pares, enfoque en GP/PIP y periodo 2013–2024). Se extrajeron datos de contexto, métodos y hallazgos, y se evaluó la calidad metodológica con la escala Newcastle–Ottawa. Los resultados muestran que un PE bien formulado y alineado al presupuesto mejora eficiencia, efectividad y rendición de cuentas; sin embargo, persisten limitaciones vinculadas a capacidad técnica, desarticulación institucional y gobernanza. La evidencia comparativa sugiere que buenas prácticas —profesionalización del servicio civil, modernización de procesos, evaluación ex ante y ex post, y monitoreo— potencian la ejecución y sostenibilidad de los PIP. Se concluye que el PE es un componente vital para orientar recursos, priorizar proyectos y generar valor público; no obstante, su impacto depende de la articulación interinstitucional y de contextos macroeconómicos estables.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0240,028
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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