Diseño de un modelo de gestión y desempeño financiero en las cuentas por cobrar de la Municipalidad de Turrubares
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo final de graduación promueve una administración eficiente en las cuentas por cobrar de la Municipalidad de Turrubares, por lo tanto, en el mismo se detalla una propuesta de un Modelo de Gestión y Desempeño Financiero en las cuentas por cobrar de dicho municipio, la cual está fundamentada en tres pilares: Sistemas de Información – Cobranza- Medición del Desempeño Financiero. La Municipalidad de Turrubares cuenta con grandes deficiencias en la gestión de cobros, las cuales se describen en el capítulo segundo y tercero del presente trabajo, sin embargo, en síntesis, su principal problema radica en que no conocen la composición real de la cartera de cuentas por cobrar, lo que dificulta la cobranza. El génesis de esta situación es un sistema de información obsoleto que no brinda información fidedigna y oportuna a los funcionarios municipales. La propuesta planteada permitirá a la Municipalidad de Turrubares no solo solventar las debilidades operativas y administrativas encontradas, sino que permitirá medir con base en indicares y razones financieras el desempeño en la gestión de cobros, siendo este último el valor agregado del modelo. Con la implementación del modelo propuesto la Municipalidad de Turrubares podría aumentar la recaudación de los ingresos propios, mediante una reducción en el saldo de las cuentas por cobrar, y mejorar la toma de decisiones municipales contando con información oportuna y confiable.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".