Las deudas de tributo municipal y su influencia en la liquidez de la municipalidad provincial de Chachapoyas, Amazonas, periodo 2015-2016 .
Bibliographic record
Abstract
Las municipalidades requieren el pago de los contribuyentes para brindar servicios que van en beneficio de la comunidad, de esta manera en la Municipalidad Provincial de Chachapoyas, entre el periodo 2015 – 2016, se busca analizar las deudas de tributo municipal y su efecto en la liquidez de la Municipalidad Provincial de Chachapoyas, de esta forma se tiene en consideración las deudas de tributo de dos rubros establecidos el de limpieza pública y el de impuesto predial, así se puede verificar la liquidez que otorgan estos rubros para el beneficio de la comunidad. \n \nLa presente investigación se realizó en la Municipalidad Provincial de Chachapoyas, siendo el tipo de investigación correlacional, bajo un nivel perceptual basado en la exploración y descripción de las deudas de tributo y la liquidez que existe en la Municipalidad Provincial de Chachapoyas, así el método de investigación es la observación, de esta manera se tiene en consideración el diseño transeccional correlacional, así la población se considera a los contribuyentes, no existe muestra ni muestreo. \n \nEn los rubros establecidos de Limpieza pública y de impuesto predial de la Municipalidad Provincial de Chachapoyas, los resultados fueron el aumento considerable de las deudas y en cuestión de su liquidez tuvo una disminución considerable, en el periodo 2015 – 2016, así tiene efectos inversos a lo que la municipalidad se ha programado, finalmente se concluye que las deudas de tributo y la liquidez poseen una relación inversa, es decir a mayor deuda existe menor liquidez. \n \nPalabras clave: Deudas, tributo, impuesto y liquidez.
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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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".