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Record W6912045406 · doi:10.5281/zenodo.2532781

Popular Financial Reporting della Città di Torino Anno 2014/2015

2016· article· it· W6912045406 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2016
Typearticle
Languageit
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicManagement, Economics, and Public Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPublic accountingPublic workManagerialismPublic funding

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il documento è il primo Popular Financial Reporting redatto in Italia e in Europa. Si tratta di una forma di rendicontazione utilizzata negli Stati Uniti, Canada e Australia, per presentare con trasparenza e semplicità i risultati dell’attività periodica del Gruppo pubblico locale. Gli obiettivi del Popular Financial Reporting sono molteplici: facilitare percorsi di comunicazione tra governo e cittadini; soddisfare le esigenze di responsabilità e trasparenza; fornire informazioni complete del gruppo pubblico locale; dare visibilità degli effetti sul territorio come conseguenza delle politiche dell’azienda pubblica locale. Nel redigere il Popular Financial Reporting l’azienda pubblica, nella sua interezza di gruppo, deve semplicemente ripensare e dare voce a tutti coloro per i quali la propria attività si legittima e acquista un significato di servizio o di politica pubblica, che sono poi i cittadini, le imprese e le istituzioni destinatari di servizi o beneficiari di interventi pubblici. Aspetto fondamentale è che il Popular Financial Reporting non rappresenta esclusivamente un documento di rendicontazione, ma una sorta di reingegnerizzazione del sistema informativo e decisionale, ovvero la chiave di gestione del manager pubblico. Il Popular Financial Reporting del Comune di Torino è stato realizzato seguendo le best practices che sono presenti a livello internazionale, nei Paesi anglofoni e in ottemperanza dei principi contabili nazionali (d.lgs 118/2011) e internazionali del settore pubblico (Ipsas – International public sector accounting standards), che richiedono sistemi di rendicontazione trasparenti e accessibili.

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.890
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.048

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 head0.045
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.204 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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