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An exploratory hybrid AI workflow for Brazilian federal budget allocation

This study assesses whether a hybrid prediction–optimisation workflow can be used as an exploratory exercise for Brazilian federal budget allocation under severe data constraints. Using executed expenditure by budgetary function (2000–2023; N = 24), a multi-output XGBoost model is estimated to link...

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Principais autores: Saulo de Oliveira Nonato, Marina Figueiredo Moreira, David Nadler Prata, Diana Vaz de Lima, Gabriel Reis Nadler Prata
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Cambridge University Press 2026-01-01
coleção:Data & Policy
Assuntos:
Bayesian optimisation
budget allocation
machine learning
public budgeting
reproducible workflow
Acesso em linha:https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S2632324926100625/type/journal_article
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