Desenvolvimento de indicador de potencial mercadológico intermunicipal brasileiro : abordagem utilizando clusterização hierárquica e classificação
Notice bibliographique
Résumé
Tomadores de decisão frequentemente precisam utilizar abordagens de triagem prévia para tomada de decisão locacional. Os principais indicadores de potencial de mercado falham ao generalizar territórios nacionais como peças homogêneas, não garantindo a máxima acurácia no fornecimento de informação para gestores. Os mercados municipais diferem em termos de atratividade de mercado devido a variações no ambiente econômico e comercial, taxas de crescimento, tamanho, capacidade de consumo, infraestrutura e outros fatores. O cumprimento do objetivo de sumarizar diversos dados prontamente disponíveis em uma informação de fácil intepretabilidade se deu pelo desenvolvimento de um Índice de Potencial de Mercado dos Municípios Brasileiros. Esta pesquisa também propõe e ilustra o uso de dois métodos complementares para avaliação preliminar e seleção de mercados: clusterização de municípios e classificação de municípios. Esses dois métodos, em combinação, se demonstraram extremamente úteis para auxiliar na triagem de mercados. As conclusões sobre o tema demonstraram as diferenças significativas entre estruturas urbanas no Brasil, ultrapassando análises mais simples orientadas apenas a tamanho. As cidades de São Paulo (SP), Curitiba (PR) e Porto Alegre (RS) se mostraram as mais atrativas, de acordo com as variáveis correlatas a atratividade de mercado selecionada. Futuros estudos podem se aproveitar dos resultados renovando os dados do índice à medida de nova disponibilização, ou da alteração do mix de variáveis de acordo com diferentes fenômenos ou setores de objetivo da análise.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».