The financial impacts of carry overs in the budgetary and financial implementation of the IFES of the Central-West region in the period 2008 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
The object of study of this research is expenses classified as carryovers, which are part of the public budget, and they are a challenge for public managers. The objective of the research is to propose a control instrument applicable to the budgetary and financial execution of an IFES, considering the legislation applicable to the public budget, that assists the manager in controlling and reducing the effects of expenses classified as carryovers. Descriptive analysis and application of Pearson's correlation index were carried out on data taken from the Federal Government's Portal, referring to the five universities in the Center-West region between 2008 and 2016. It is concluded that: carryovers are present in all universities evaluated; on average, more than a quarter of the budget started is not finalized in the same year; unprocessed leftovers account for more than 90% of the total unpaid debts of universities. Furthermore, it is found that: there is a moderate negative correlation to budget execution and unbundling of UNB; there is a moderate positive correlation between the remainders to be paid and the financial execution of the budget in the UFGD and the UNB, and negative correlation in the UFG. The intervention proposal has two stages: the first one is the collection of information on the budgetary and financial situation of IFES, through a control sheet, and the second step is the application of the GUT matrix in the budget balances of the carryovers, to prioritize the closure of such expenses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».