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Record W3169875650 · doi:10.37594/cathedra.n15.469

Algunas estrategias para el fortalecimiento de los controles internos como medios para evitar los malos manejos de los bienes públicos

2021· article· es· W3169875650 on OpenAlex
Andrés Sue González, Martha Edilsa Herrera, Eloísa García

Why this work is in the frame

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affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista Cathedra · 2021
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicLatin American Legal and Economic Studies
Canadian institutionsOptech (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La presente investigación tiene como finalidad analizar la aplicación de algunas estrategias interrelacionadas que pueden intervenir favorablemente en el manejo de fondos y bienes del Estado, así como las fallas que se dan con mayor frecuencia en la ejecución del control interno en algunas instituciones educativas. Es un estudio documental, de las principales normas de Panamá, relacionadas al control interno, utilizadas por la Contraloría General de la República, Fiscalía de Cuentas y Tribunal de Cuentas. Estas normas son: la Constitución Política de Panamá en el Título IX La Hacienda Pública, CAPÍTULO 3, artículo 280, la Ley 32 de 8 de noviembre de 1984, que “por la cual se adopta la Ley Orgánica de la Contraloría General de la República, el Código Fiscal de la República y las Normas de Control Interno Gubernamental para Panamá, establecidas en el Decreto 106 del 5 de mayo de 1998 de la Contraloría General de la República. La investigación también incluye, un análisis de cómo se da la aplicación de cinco componentes interrelacionados del control interno, contenidos en las Normas de Control Interno Gubernamental de la República de Panamá, para ello se aplicó un cuestionario con preguntas abiertas y cerradas a empleados de manejo de fondos y bienes públicos (directores) de ocho (8) centros educativos. Además, se aplicó un cuestionario con preguntas abiertas y cerradas, así como entrevista en profundidad a dieciséis (16) expertos con experiencia profesional en cargos de titulares de instituciones y personal supervisor con experiencia laboral en el Tribunal de Cuentas y Fiscalía General de Cuentas, para analizar las fallas más frecuentas en la aplicación del control interno.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.816
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.030
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.314 · 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