AUXÍLIO EMERGENCIAL E A CRISE DA COVID-19 NO BRASIL: UMA ANÁLISE MACRORREGIONAL
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo central deste trabalho consiste em, com base na apreciação da literatura acerca da emergência de Programas de Transferência de Renda na América Latina, analisar a abrangência do Programa Auxílio Emergencial desenvolvido pelo governo brasileiro no ano de 2020, no contexto da emergência da pandemia da Covid-19.A análise é focalizada nas macrorregiões Sul, Sudeste e Nordeste do País, segregando-se o estudo pelas variáveis, raça, gênero, faixa de renda, condição de ocupação do domicílio e ocupação profissional.Utiliza-se como base de dados a pesquisa PNAD COVID-19, realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).As informações coletadas evidenciam que a existência de programas sociais prévios ao Auxílio Emergencial auxiliou na implementação do mesmo de forma acelerada e com uma boa focalização, já que se observa uma correlação entre o recebimento do auxílio e o fato do indivíduo beneficiado estar nos estratos inferiores de renda.Adicionalmente, verifica-se que as ocupações profissionais com maior tendência à informalidade foram as que perceberam as maiores perdas nos rendimentos no ano de 2020, tendo sido, portanto, as mais impactadas pela crise econômica oriunda da pandemia.Por fim, as análises empreendidas corroboram as teses a respeito das desigualdades racial e regional no Brasil.Observa-se que negros e pardos oriundos da macrorregião Nordeste constituíram-se nas parcelas populacionais que mais requereram o Auxílio Emergencial no País.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».