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Enregistrement W7120701113

What are the benefits for the municipality of Santa Maria-RS resulting from the resources income from other capital costs (OCC) by the units of the Brazilian Army sediated in the municipality?

2020· dissertation· pt· W7120701113 sur OpenAlexaboutno aff
Tomé de Souza

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2020
Typedissertation
Languept
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueQuarter (Canadian coin)Order (exchange)PaymentCapital (architecture)Resource (disambiguation)Tax revenueCapital expenditure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the important sources of revenue for a municipality is the resources coming from other federal entities, for example those that are allocated through the federal public budget. These resources may come from public policies, compensation for tax revenues generation, payment of public servants' remuneration, or, still, expenses related to the public agencies creation or maintenance in a given location, for instance the expenses necessary to maintain the vegetative life of a specific organ, which is the case of resources from other costs and capital (OCC). Considering the city of Santa Maria-RS, which has one of the largest universities in the country, the second largest military contingent in Brazil, in addition to several other federal agencies, these resources are strategic for the municipality's economy. Furthermore, the city has a low level of industrialization, that makes this type of resource more crucial. In this case study, all commitment notes issued by all Brazilian Army Management Units (UG) and Military Organizations (OM) based in the municipality were verified, in order to analyze the destination of these resources and their impacts in Santa Maria, as well as measuring the losses caused by her evasion. It was observed that, of all the resources that directed to Santa Maria in the studied period, through the military organizations of the Brazilian Army, as OCC, about a quarter of them remained in companies in the municipality, which represented 0.214% of the municipality's GDP. Meanwhile, about three quarters of these resources were committed and spent in other municipalities, which represented an evasion of about 0.552% of the municipality's GDP. The same occurred in relation to the possibility of creating jobs in the municipality. Considering this, even though there is a tenfold risk of incurring canceled leftovers registration, therefore, resources to be lost, in companies outside the municipality. The loss of direct collection, through services tax, did not represent an incredibly significant percentage, since the municipality collected about three quarters of this type of tax.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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