COMPETITIVIDADE DA INDÚSTRIA DE ALIMENTOS NO CONTINENTE AMERICANO
Notice bibliographique
Résumé
Grupo de Trabalho (GT): GT2. Governança e gestão do agronegócioResumo Este estudo tem por objetivo de descrever a competitividade da indústria de alimentos de empresas das principais economias do continente americano, em que se utilizou como arcabouço teórico a Resource-Advantage Theory (R-A Theory) e como instrumento de análise, para medir a competitividade, o Modelo TOPSIS de Análise Multicritério para tomada de decisão.Foram coletados indicadores contábeis de desempenho financeiro de 145 empresas da indústria de alimentos de 8 países do continente americano, as principais economias que tem relações comerciais com o Brasil em produtos do agronegócio.Os dados extraídos na base Thonson One Banker no período de 2015 a 2020.Os resultados revelaram que as empresas que obtiveram Desempenho Superior (+) , em sua maioria eram estadunidenses, com exceção de duas empresas brasileiras que se posicionaram entres as de melhor desempenho, mas apenas em alguns anos do estudo.Empresas latinas americanas e canadenses, em sua maioria posicionaram em situação de Desempenho Financeiro Paritário, e algumas poucas empresas desses países, foram classificadas com Desempenho Financeiro Inferior.Há um forte indício de que o tamanho da empresa, de acordo com o ativo total, estabelece maior possibilidade de Desempenho superior, pois as empresas que se posicionaram no topo da lista, também estão entre as que tem maior ativo total.Conclui-se que a competitividade na indústria de alimento do continente americano é marcado por um domínio de empresas norteamericana, e sugere-se estudos com empresas somente latinas para evidenciar o poder competitivo dessas organizações.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».