Impacto de la implementación del sistema de ATENEO en las Administraciones de Rentas Rivas-Granada durante el periodo fiscal 2019-2020
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación analiza el impacto que ha tenido la implementación del sistema de ATENEO en las Administraciones de Renta Rivas y de Granada en el periodo fiscal 2019- 2020; bajo la premisa que la asistencia al contribuyente, es esencial para aumentar los niveles de cumplimiento voluntario, y se caracteriza por los tipos de servicios y canales de atención. \nEn el desarrollo de la tesis, se presentan un estudio de la base legal, que sustenta la atención al contribuyente, gestionada mediante la Atención en Oficina (ATENEO), mismo que le permite a la Administración Tributaria (AT), brindar repuestas adecuadas y efectiva a los usuarios que acuden a las administraciones de rentas a realizar consultas en general sobre gestiones, así como atención a procesos de cobranza y fiscalización. \nDe igual forma, se caracterizan los elementos y etapas del proceso de atención a los contribuyentes en las AT sujeto de análisis, a fin de obtener el grado de satisfacción de los \nusuarios de ATENEO, mediante la técnica de encuestas. Como valor añadido se presenta las incidencias identificadas en la calidad de la atención, brindando propuestas de mejora enfocadas en fortalecer las capacidades técnicas y agilización de procesos. \nCabe señalar que este estudio, se sustenta en el enfoque mixto de investigación (cualitativo y cuantitativo) y adicionalmente en los instrumentos ya descritos, los resultados se respaldan en cuestionarios, guías de cotejo, entrevistas a profundidad y observación directa
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».