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Record W18073295 · doi:10.1210/jc.2007-2022

La lucha contra la morosidad: impactos en el IVA

2011· article· en· W18073295 on OpenAlexaboutno aff
Jaime Rodríguez Correa

Bibliographic record

VenueEstrategia financiera · 2011
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicComparative International Legal Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Los altos indices de morosidad existentes, derivados del actual contexto de crisis economica, estan provocando unos importantes costes economicos para las empresas y demas proveedores de bienes y servicios, debido a que estos, con caracter general, estan obligados a repercutir el IVA a sus clientes en factura por las operaciones gravadas que realicen y a ingresar el impuesto a la Hacienda Publica, pese a que dichas facturas puedan resultar impagadas a su vencimiento. Con el fin de mitigar estos costes, la normativa del IVA permite a los proveedores de bienes y servicios, en dos casos muy concretos, recuperar de la Hacienda Publica el IVA que repercutieron en factura a sus clientes por las operaciones gravadas realizadas y que, sin embargo, no fue abonado por estos ultimos como consecuencia del impago de las facturas. Estos dos casos son, bien cuando el cliente haya sido declarado en concurso de acreedores, o bien cuando la cuota del IVA adeudada por este es considerada credito incobrable, de acuerdo con lo establecido en la normativa del impuesto. Es, por tanto, cuando se produce alguna de estas dos circunstancias cuando el proveedor de los bienes o servicios puede recuperar de la Hacienda Publica la cuota del IVA ingresada previamente que ha resultado impagada, si bien para ello es necesario el estricto cumplimiento de una serie de requisitos objetivos, subjetivos, temporales y formales establecidos tanto en la Ley como en el Reglamento del IVA. La falta de los recursos necesarios para cumplir con los requisitos establecidos a tal efecto puede llevar a las empresas y demas proveedores de bienes y servicios a no gestionar eficientemente esta importante oportunidad de ahorro de costes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.056

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.313 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2011
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