Evolución de la noción de transparencia y rendición de cuentas en el sector público
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: En este trabajo nos hemos propuesto analizar la evolución de la noción de transparencia y rendición de cuentas en el sector público en todo el mundo, a través de una revisión bibliométrica en Scopus en el periodo 1990-2023. Método: La búsqueda de información se realizó en la base de datos Scopus, utilizando una estrategia de búsqueda a través del título o título/resumen. La búsqueda y recuperación de la información se llevó a cabo el 23 de junio de 2023. Para el análisis bibliométrico cuantitativo, un total de 7820 estudios cumplieron con los criterios de derivación para la transparencia y la rendición de cuentas; luego de la depuración, se seleccionaron 33 trabajos con el mayor impacto en cada año entre 1990 y 2023 (más citados). Resultados: En cuanto a las instituciones, la Universidad de Toronto es la que más trabajos ha publicado sobre transparencia y rendición de cuentas. En cuanto a países, la lista está encabezada por Estados Unidos con 1929 documentos. Conclusiones: Se concluye que las nociones prevalecientes de transparencia y rendición de cuentas están asociadas con: las reformas que los gobiernos deben realizar para frenar los males socioeconómicos, la democracia participativa, los procedimientos y procesos gubernamentales, la reestructuración de sistemas, la confianza, el desarrollo, el sistema tributario, el gobierno electrónico, la capacidad de control, la responsabilidad, la capacidad de respuesta, el "derecho a saber", la transparencia organizacional, la credibilidad, la integridad y el respeto a los demás.
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 | 0.014 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.019 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".