Aporte tributario del sector terciario ecuatoriano: Antes, durante y después del Covid-19
Bibliographic record
Abstract
Los niveles de recaudación tributaria entre otros factores dependen del comportamiento económico de los distintos sectores. En la cual, el sector terciario ha tenido una gran participación en la economía ecuatoriana. Sin embargo, es vulnerable a cualquier coyuntura adversa debido a su dependencia al consumo interno. Por lo cual, bajo este contexto se buscó analizar el aporte tributario del sector terciario en el periodo 2016 –2021 (I trimestre) tomando en consideración la situación del sector como el de sus actividades principales antes, durante y después del Covid-19. Por medio del método cuantitativo bajo un enfoque correlacional, con información de fuentes oficiales como la del BCE y SRI se pudo evidenciar el gran aporte del sector a la recaudación tributaria siendo en promedio el 72%. Así como también, de cuanto ha afectado el Covid-19 al comportamiento del sector siendo de una caída del 13,2%, en la cual, en las actividades como las relacionadas al turismo fueron las más afectadas. A nivel empírico por medio de una correlación entre variables, se demostró que el comportamiento económico del sector ha incidido significativamente en los niveles de recaudación tributaria.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".