Incidencia del Plan Anual de Contrataciones en la Ejecución del Presupuesto de la Municipalidad Provincial de Trujillo, periodo 2018.
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación titulada INCIDENCIA DEL PLAN ANUAL DE CONTRATACIONES EN LA EJECUCIÓN DEL PRESUPUESTO DE LA MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE TRUJILLO, PERIODO 2018, tiene como objetivo demostrar como el Plan Anual de Contrataciones incide en la Ejecución del Presupuesto, se realizó de acuerdo con la información de la mencionada entidad. En la investigación se aplicó el método de acuerdo a la naturaleza del problema aplicada, porque se utiliza conocimientos o teorías ya existentes para su aplicación en una realidad o problema concreto y así poder resolver problemas, se utilizó la técnica de observación mediante la guía de observación que ha permitido tener acceso directo sobre los hechos que suceden en la realidad; asimismo se utilizó la técnica de análisis documental mediante la guía de análisis para evaluar documentación relacionada con las variables de estudio de dicha entidad. Los resultados obtenidos demuestran que la entidad no llega a elaborar el Plan Anual de Contrataciones (PAC) con todas las peticiones solicitadas en el cuadro de necesidades es por eso que durante el año el PAC inicial difiere y se elabora el Plan Anual de Contrataciones Modificado. La conclusión principal del presente trabajo es que el Plan Anual de Contrataciones de la Municipalidad Provincial de Trujillo incide de manera significativa en la Ejecución del Presupuesto en un 96% periodo 2018.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".