Sanciones administrativas como mecanismo anticorrupción: el caso de México a nivel federal, 2005-2008
Bibliographic record
Abstract
Las sanciones a los servidores públicos con el fin de detectar tanto fallas o errores en su accionar como actos de corrupción son, sin duda, un instrumento de vigilancia básico en cualquier democracia. Para ello, sin embargo, se deben considerar los retos organizacionales y de estrategia que la implementación de estos instrumentos implica. Es decir, la simple existencia de la norma no es suficiente pues el detalle estará en para qué y cómo se utilizan estos instrumentos para lograr sus objetivos (reducir la incapacidad administrativa y la corrupción por ejemplo). Este artículo presenta un primer esfuerzo por analizar las sanciones aplicadas a los servidores públicos federales en México de 2005 a 2008, con el fin de estudiar e identificar si existen criterios básicos a través de los cuales el gobierno federal mexicano está utilizando este instrumental de control y supervisión. La conclusión básica es que no existe, aparentemente, una estrategia explicita que defina criterios básicos y uniformes para la aplicación de estas sanciones, por tanto dejando muy endeble la lucha contra la corrupción o la mejora administrativa a través de estos instrumentos.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".