Informe Transparencia Presupuestaria Costa Rica
Bibliographic record
Abstract
El presente documento resume los principales resultados del estudio sobre los procesos de \nformulación, aprobación, ejecución y evaluación de presupuestos públicos en Costa Rica. El \ntrabajo se realizó en el marco del Tercer Índice Latinoamericano de Transparencia \nPresupuestaria, coordinado por FUNDAR: Centro de Análisis e Investigación (México) con \napoyo del International Budget Project (IBP, Washington D.C.). Este informe nacional tiene \ncomo objetivo complementar y explicar con mayor detalle los hallazgos incluidos en el Informe \nLatinoamericano del Índice de Transparencia Presupuestaria 2005, el cual, por su naturaleza \nmetodológica, no reporta sobre los matices o detalles normativos-institucionales del proceso \npresupuestario en cada país. En el caso de Costa Rica, participaron como ejecutores de la \niniciativa la Fundación Arias para la Paz y el Progreso Humano, el Posgrado de Economía de la \nUniversidad de Costa Rica y el Programa Estado de la Nación. \nComo un referente a tomar en consideración, es importante recordar que el primer Índice de \nTransparencia Presupuestaria se realizó en el año 2001 y comparó 5 países de la región \n-Argentina, Brasil, Chile, México y Perú-, basándose en una encuesta de percepciones de \nexpertos. El segundo Índice (2003) incorporó estudios en 10 países latinoamericanos: \nArgentina, Brasil, Colombia, Costa Rica, Chile, Ecuador, El Salvador, México, Nicaragua y Perú. \nLa presente entrega del Índice de Transparencia del 2005 incluye el análisis presupuestario de \n8 naciones: Argentina, Colombia, Costa Rica, El Salvador, Guatemala, México, Nicaragua y \nPerú. La continuidad en este esfuerzo constituye un buen reflejo de la importancia que el tema \nde la transparencia presupuestaria ha venido cobrando en la región latinoamericana.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| 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".