Bovinocultura de corte no Brasil: uma análise pela ótica do sistema nacional de inovação
Notice bibliographique
Résumé
A expectativa de crescimento populacional mundial nas próximas décadas, juntamente com a concentração demográfica em áreas urbanas, tem gerado preocupações sobre a produção de alimentos e a segurança alimentar das pessoas num horizonte projetado até 2050. Nesse contexto, este artigo tem como objetivo analisar estudos anteriores que apresentam indicadores de produtividade e oferta de tecnologias de produção na bovinocultura de corte no Brasil. Adotou-se a perspectiva do Sistema Nacional de Inovação para avaliar a bovinocultura de corte brasileira, com o intuito de compreender a contribuição do Brasil, um dos maiores produtores e exportadores de carne bovina, em termos de tecnologias que possam aumentar a produtividade em um cenário de alta demanda por alimentos até 2050. O estudo identifica as limitações que precisam ser superadas para que a produção de carne bovina possa atender a essa demanda crescente. Para atingir esse objetivo, foram analisados os níveis de maturidade tecnológica do setor produtivo por meio de uma revisão de estudos anteriores. Ao final, o artigo discute ações objetivas que podem contribuir para a superação dos desafios de produção, proporcionando insights sobre como o Brasil pode se posicionar de maneira competitiva e sustentável no mercado global de carne bovina.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».