Gasto en la inversión pública y pobreza monetaria en la región Piura en el periodo 2002 - 2022
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación se estableció determinar la correlación entre el gasto por parte del estado y la pobreza monetaria en la región Piura, entre los años 2002 al 2022. Conforme a ello, se planteó el diseño metodológico a una investigación básica con diseño descriptivo, relacional, no experimental, longitudinal, retrospectivo y deductivo. Los datos fueron recopilados, teniendo como fuentes el Instituto Nacional de Estadística e Informática y el Ministerio de Economía y Finanzas, además se realizó análisis documental. Se encontró mediante una regresión econométrica que evidenció un p-valor = 0.000 < 0.05 y R^2 = 0.8105, lo cual nos dice que el 81.05% de la variabilidad de la pobreza monetaria se encuentra explicada por el gasto del estado. Asimismo, un aumento del 1% del gasto por parte del estado, en promedio la pobreza monetaria se reducirá en 0.56% en la región Piura. Además, llegando a la conclusión que, la inversión por parte del gobierno tiene una participación relevante en la disminución de la pobreza en la región de Piura, 2002 – 2022, evidenciándose su gran importancia en la lucha contra la pobreza.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".