Tecnologias Limpas nas Micro e Pequenas Empresas: evidências empíricas sobre o impacto das Regulamentações Ambientais
Notice bibliographique
Résumé
Este artigo se insere no esforço, atualmente em curso, de compreender as forças que regulama interação entre empresas e meio ambiente, mais especificamente aquelas induzidas pelasregulamentações ambientais. A proposição fundamental do artigo é que a regulamentaçãoambiental pode tanto evidenciar lacunas nos processos de gestão ambiental, sugerir potenciaismelhorias, aumentar a sensibilização para os problemas ambientais, reduzir a incerteza dosinvestimentos ambientais e criar condições para a inovação, como também, representar maisum custo para as empresas e, como tal, prejudicar a competitividade ou impor barreiras àinovação, por meio da não utilização de tecnologias limpas no processo produtivo. O presenteartigo apresenta os resultados de um estudo exploratório realizado em micro e pequenasempresas. Os resultados obtidos mostram que ainda não é possível afirmar que asregulamentações ambientais são vetores indutores de alterações do processo produtivovisando à redução na geração de resíduos, efluentes líquidos e emissões atmosféricas. Osresultados mostram, também, que as empresas que introduziram modificações em seusprocessos produtivos, devido às regulamentações ambientais, tiveram algum tipo de apoio deinstituições universitárias ou de pesquisa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».