Impacto socioeconómico del no pago del impuesto de industria y comercio generado por tenderos en Aguachica, Cesar
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación nació de la necesidad de medir el impacto que ocasiona el no pago del impuesto de industria y comercio por parte de los tenderos de la zona urbana de Aguachica, Cesar. Este proyecto fue aplicado a los tenderos que poseen registro mercantil. El marco referencial estuvo encaminado a lo establecido en el Estatuto Tributario de Aguachica, las generalidades y normativa del impuesto de industria y comercio y las teorías de Adam Smith del valor y la distribución, Adolfo Wanner del derecho financiero, Harold Sommers en finanzas públicas y la teoría de la Hacienda Pública. La metodología empleada para este estudio fue de enfoque mixto (cualitativo-cuantitativo), de tipo descriptivo, con muestreo estadístico de poblaciones finitas, con un nivel de ocurrencia de 0,5, un margen de error del 10% y nivel de confianza del 90%. Los resultados arrojados fueron, la caracterización a las tiendas formales de la zona urbana de la circunscripción, el procedimiento para el registro y cobro del impuesto, el desconocimiento por parte de los tenderos del registro, procedimiento y beneficios que conlleva el pago oportuno del impuesto de industria y comercio, el deficiente control en el recaudo de la obligación por parte de la entidad territorial y los bajos recursos que este tipo de renta genera para el desarrollo de la inversión social.
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 | 0.006 |
| 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 | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".