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Enregistrement W7139799039

Impact of informality on the SMEs tax regime in the district of Huayucachi, Huancayo, Junín - Peru, 2017 – 2022

2023· other· es· W7139799039 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Margot Navarro De La Cruz, Clement Felix Aguilar Altamirano

Notice bibliographique

RevueRepositorio Académico UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas) · 2023
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)Quarter (Canadian coin)Poison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El sistema laboral y tributario peruano es reconocido por sostenerse ampliamente en la informalidad, puesto que la tolerancia del Estado, sumado a su poca capacidad de gestionar y atraer hacia la formalidad a la mayoría de pequeñas y microempresas, promueve que los negocios operen de esta manera. Debido a esta realidad, la presente investigación analiza el impacto que tuvo la informalidad en el régimen tributario mype en el distrito de Huayucachi, Huancayo, Junín – Perú, en el periodo 2017-2022. Para ello, se revisa cómo el régimen tributario a través de los años ha cambiado, principalmente, en el lapso pre y pos pandemia de la covid—19 en el Perú. Para ello, se destaca la participación en los tributos que realizan las MYPES desde su formación y durante el desarrollo de su ciclo de vida en el mercado peruano. Asimismo, se presenta evidencia literaria respecto a la contribución de la tributación en la formalización de los micro y pequeños empresarios. Como parte de la metodología utilizada, se analiza una muestra de las actividades comerciales 359 micro y pequeñas empresas que operan en el distrito de Huayucachi aplicando el coeficiente Alfa de Cronbach. El principal hallazgo al que se llega es que existe un valor de 0.7 de este coeficiente, lo cual supone una relación positiva entre la informalidad y en la manera en que opera el régimen tributario actual.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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