Análisis de la aplicación de la sección 27 NIFF para PYMES, deterioro de valor de los activos en el sector de sociedades anónimas de Empresas de transporte regular o no regular de carga por carretera de la ciudad de Cuenca durante el período 2013. Caso práctico Transportes Transmaserpi S. A.
Bibliographic record
Abstract
La presente tesis cuyo tema es “Análisis de la aplicación de la sección 27 NIIF para PYMES, Deterioro de Valor de los Activos en el Sector de Sociedades Anónimas de Empresas de Transporte Regular o no Regular de Carga por Carretera de la Ciudad de Cuenca durante el Periodo 2013”. Aplicado a TRANSPORTES TRANSMASERPI S.A. está compuesta de cuatro capítulos que tratan de determinar la perdida por deterioro de valor de Propiedad, Planta y Equipo; Inventarios y Activos Intangibles los que se producen cuando el importe en libros de un activo es superior a su importe recuperable. \n \n En el Capítulo I se basa en el conocimiento del Sector de Transporte de Carga Pesada en la Ciudad de Cuenca y en específico de Transmaserpi S.A. caso de nuestro estudio. \n \n En el Capítulo II hace referencia a la evolución de las NIIF para PYMES así como del marco teórico y tratamiento contable de esta normativa junto con su base legal. \n \n En el Capítulo III Se realiza un análisis de la implementación y aplicación contable, financiera y tributaria de la Sección 27 NIIF PYMES dentro del Sector y de nuestro caso práctico que permitirá a la empresa tomar decisiones importantes para la empresa. \n \n Finalmente en el capítulo IV se detalla las conclusiones y recomendaciones con el fin de lograr que Transmaserpi S.A., cumpla con sus logros y objetivos propuestos para el fortalecimiento institucional de la sociedad y del sector de transporte en la ciudad de Cuenca.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".