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Enregistrement W1530241402 · doi:10.25242/885x2042012179

O DESAFIO DA INOVAÇÃO: O CASO DO CLUSTER DE PETRÓLEO & GÁS DA BACIA DE CAMPOS

2012· article· pt· W1530241402 sur OpenAlexaff
Bruno S. Silvestre

Notice bibliographique

RevueExatas & Engenharias · 2012
Typearticle
Languept
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nas decadas recentes, a busca por reservas de petroleo & gas resultou em grandes avancos tecnologicos nos segmentos de exploracao, desenvolvimento e producao, particularmente no Brasil, um pais que ate 1974 carecia de reservas provadas para abastecer sua economia. A partir de entao, o Brasil surgiu como um dos centros mais avancados de producao offshore de petroleo & gas em aguas profundas e ultra-profundas (entre 1.000 e2.500 metrosde lâmina d’agua), uma realizacao muito importante para qualquer pais, e em particular, surpreendente para uma economia emergente. O Brasil e atualmente energeticamente auto-suficiente, e difere das demais economias emergentes ricas em recursos naturais por estar desenvolvendo conhecimento de forma endogena para encontrar e explorar suas reservas. Por meio da analise de importantes firmas da industria de petroleo & gas localizadas na Bacia de Campos, este estudo explora como esta conquista foi alcancada, fazendo o Brasil evoluir nos ultimos 20 anos de limitadas competencias para a lideranca em tecnologias para exploracao e producao (E&P) de petroleo & gas em aguas profundas e ultra-profundas. Este estudo busca determinar o processo de formacao e a atual caracterizacao desta aglomeracao e entender, sob a perspectiva dos sistemas de conhecimento e das posturas tecnologicas adotadas pelas firmas, como as mudancas tecnologicas sao implementadas na Bacia de Campos, as origens de tais mudancas, bem como verificar se a proximidade geografica e um fator que favorece a inovacao para as firmas localizadas na regiao. Palavras-chaves : Sistemas de inovacao, clusters,

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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