DESIGUALDADE LOCACIONAL E SUA DECOMPOSIÇÃO POR SETORES INDUSTRIAIS PARA O CEARÁ NO PERÍODO DE 2002 A 2018
Notice bibliographique
Résumé
Dada a execução de políticas de atração e interiorização de investimentos verificada no estado do Ceará, convém se questionar quais seriam os efeitos dos diversos subsetores industriais na variação do Gini Locacional. Assim, o estudo dedica-se à análise da contribuição de subsetores industriais para a redução da desigualdade sub-regional, entre 2002 e 2018, para diagnosticar quais foram aqueles que mais contribuíram, a partir de uma percepção da desigualdade locacional baseada no volume de emprego, utilizando-se dados da Relação Anual de Informações Socais. O índice de concentração é decomposto a partir de treze subsetores, que são: indústria extrativa mineral; minerais não metálicos; indústria metalúrgica; indústria mecânica; elétrica e comunicação; material de transporte; madeira e mobiliário; papel e gráfica; borracha, fumo e couro; indústria química; indústria têxtil; indústria de calcados; alimentos e bebidas. Diante disso, mostra-se que a desigualdade locacional se reduziu em 7,6% e que o setor de calçados foi o que mais contribuiu para essa redução.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,007 |
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 ».