ЦИФРОВА ТРАНСФОРМАЦІЯ ІНСТИТУЦІЙНО-АНАЛІТИЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПУБЛІЧНИХ ФІНАНСІВ В УМОВАХ ІННОВАЦІЙНОЇ ЕКОНОМІКИ
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. In the current context of the digital transformation of society, there is a growing need to rethink the role of public finance as a tool not only for fiscal regulation but also for strategic development. Traditional models of budget administration are proving insufficient to ensure transparency, accountability and efficiency in the management of public resources. At the same time, the rapid development of digital technologies, such as blockchain, big data, and artificial intelligence, opens up new opportunities for modernizing the financial system. In this context, the study of the digital transformation of public finance is extremely relevant, as it meets the challenges of the innovation economy and the need to increase trust in public administration. Methods. The methodological basis of the study is a combination of systemic and structural-functional approaches, typological analysis, case method and visualization methods. The empirical basis is based on examples of the implementation of digital platforms in public finance in Ukraine, Georgia, the Baltic States, and Canada. The chronological scope of the study covers 2015-2024. The source base is formed on the basis of data from open budget portals, regulations and international reports (IMF, World Bank, OECD). Results. The article presents a classification of digital solutions into four generations: from open data portals to blockchain platforms with smart contracts. A comparative analysis of the functionality, legal integration and scalability of the OpenBudget, ProZorro and GovChain platforms is carried out. Discussion. The results obtained can be used as an analytical and methodological basis for further research in the field of digital design of budget ecosystems, as well as for the development of regulatory approaches to the integration of decentralized technologies into public financial management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,001 |
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 ».