O crescimento econômico na faixa de fronteira de 2000 a 2010: o caso do Paraná
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo deste artigo é analisar a distribuição espacial do desenvolvimento como o reflexo do crescimento econômico na faixa de fronteira do estado do Paraná. Para tanto, foram utilizados os dados do Índice FIRJAN de Desenvolvimento Municipal (IFDM), entre os anos de 2000 e 2010, e as categorias de Emprego e Renda, Educação e Saúde que o compõem. Foram utilizados a estatística de Moran e o índice de associação espacial local (LISA), bem como a distribuição espacial geoprocessada dos dados na região em estudo. Os resultados obtidos permitem observar a formação de agrupamentos padronizados (clusters) que se formam em respostas aos incentivos das políticas públicas e em consequência aumenta o desenvolvimento local e regional. Por outro lado, observa-se que algumas unidades geográficas apresentam dados inconsistentes com a vizinhança (outliers), ou seja, observações anormais e diferentes da vizinhança. O estudo da distribuição espacial dos dados na faixa de fronteira permitiu comparar a evolução do crescimento econômico promovendo o desenvolvimento no período estudado. Para esta análise, observou-se a importância de considerar os fatores socioeconômicos e culturais, bem como a localização geográfica, que permitem o desenvolvimento da região de fronteira do Paraná.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».