Análisis de la aplicación de la sección 27 NIFF para PYMES, deterioro de valor de los activos en el sector de sociedades anónimas de Empresas de transporte regular o no regular de carga por carretera de la ciudad de Cuenca durante el período 2013. Caso práctico Transportes Transmaserpi S. A.
Notice bibliographique
Résumé
La presente tesis cuyo tema es “Análisis de la aplicación de la sección 27 NIIF para PYMES, Deterioro de Valor de los Activos en el Sector de Sociedades Anónimas de Empresas de Transporte Regular o no Regular de Carga por Carretera de la Ciudad de Cuenca durante el Periodo 2013”. Aplicado a TRANSPORTES TRANSMASERPI S.A. está compuesta de cuatro capítulos que tratan de determinar la perdida por deterioro de valor de Propiedad, Planta y Equipo; Inventarios y Activos Intangibles los que se producen cuando el importe en libros de un activo es superior a su importe recuperable. \n \n En el Capítulo I se basa en el conocimiento del Sector de Transporte de Carga Pesada en la Ciudad de Cuenca y en específico de Transmaserpi S.A. caso de nuestro estudio. \n \n En el Capítulo II hace referencia a la evolución de las NIIF para PYMES así como del marco teórico y tratamiento contable de esta normativa junto con su base legal. \n \n En el Capítulo III Se realiza un análisis de la implementación y aplicación contable, financiera y tributaria de la Sección 27 NIIF PYMES dentro del Sector y de nuestro caso práctico que permitirá a la empresa tomar decisiones importantes para la empresa. \n \n Finalmente en el capítulo IV se detalla las conclusiones y recomendaciones con el fin de lograr que Transmaserpi S.A., cumpla con sus logros y objetivos propuestos para el fortalecimiento institucional de la sociedad y del sector de transporte en la ciudad de Cuenca.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».