La corrupción en tiempos de covid-19 una perspectiva desde la contratación pública en el Ecuador
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de la presente investigación fue realizar un análisis jurídico sobre las causas que provocan los actos de corrupción en el marco de la contratación pública, ante procedimientos eficaces contra la corrupción. El estudio fue cualitativo, se empleó el método hermenéutico jurídico, con un diseño de corte documental bibliográfico. Los resultados alcanzados permitieron concretar que en el Ecuador la contratación pública aparece con la necesidad de mejorar las condiciones de vida en la sociedad, sin embargo, desde la pandemia COVID-19 los gobiernos se han visto obligados a realizar compras urgentes de bienes e insumos y a contratar servicios muchas veces evadiendo los pasos establecidos en los procesos de compras dando pie a que la corrupción se haga presente, perjudicando al pueblo. En conclusión, la corrupción está relacionada con la contratación pública, por cuanto es el espacio donde las entidades públicas realizan su requerimiento con el fin de satisfacer necesidades.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".