A participação do BNDES no desenvolvimento do setor de logística para a copa do mundo
Notice bibliographique
Résumé
A Copa do Mundo, em 2014, e as Olimpíadas, em 2016. Essas competições têm estimulado investimentos na infraestrutura do transporte de passageiros, demandando a integração de todos os modais de transporte brasileiro. Por que o setor de transporte é considerado fundamental para o sucesso da economia e dos megaeventos como Copa do Mundo e Olimpíadas? Objetivo: Capacidade do país em atrair investimentos, e modernização dos modais de transporte e logística. Para reestruturação da mobilidade urbana e interurbana, o país conta com um ator principal, o BNDES (Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social). Para o período compreendido entre os anos de 2010-2016, há uma perspectiva de investimento em logística que pode chegar a quase R$ 130 bilhões de reais, desse montante 43% vêm de recursos do BNDES, 37% do setor privado e aproximadamente 20% de órgãos públicos. Dividindo por modais, aplicados em projetos consolidados, o setor portuário deve levar R$ 15 bilhões (14% do montante total); no setor ferroviário deverá ser investido aproximadamente o valor de R$ 56 bilhões (52%). Em suma, a participação do BNDES diretamente nos projetos que integram o planejamento e as ações dos órgãos públicos para a resolução dos problemas estruturais dos centros urbanos é fator determinante para o crescimento do país.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».