Relatório de efetividade 2017
Notice bibliographique
Résumé
Introdução-- Um sistema de promoção de efetividade para o BNDES -- Os avanços recentes -- A Tese de Impacto de Investimento em Projetos (Tiip) -- Quadro de Resultados (QR) -- A economia brasileira no biênio 2015-2016 -- Esforço do BNDES: desempenho na perspectiva interna -- Participação no PIB e na formação bruta de capital fixo -- Desembolsos por prioridades corporativas -- Número de empresas apoiadas -- processo de monitoramento: os resultados da atuação do BNDES -- Infraestrutura (energia, logística e mobilidade urbana) e gestão pública -- Indústria, comércio e serviços -- Inovação -- Inclusão social e produtiva e sustentabilidade -- Mercado de capitais -- Geração ou manutenção de empregos -- Os impactos do BNDES -- O que são avaliações de impacto? -- Revisando as avaliações de impacto sobre o BNDES -- Avaliações automatizadas de impacto: o uso do Marvim -- Avaliações customizadas -- Balanço e perspectivas -- Detalhamento de avaliações do Marvim: casos selecionados do módulo de pareamento; Equipe técnica: Arthur Rezende (AP/DEAPE), Breno Albuquerque (AP/DEAPE), Daniel Grimaldi (AP/DEAPE), Débora Duque Estrada (AP/DEAPE), Fábio Roitman (AP/DEAPE), Guilherme Pereira (AP/DEAPE), Leonardo Santos (AP/DEAPI), Marcus Tortorelli (AP/DEAPE), Paulo Azzi (AP/DEAPE), Paulo Faveret (ACRI/DERI), Ricardo Martini (AP/DEAPE), Victor Pina (AP/DEAPE).
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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,011 |
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 ».