Desenvolvimento de indicador de potencial mercadológico intermunicipal brasileiro : abordagem utilizando clusterização hierárquica e classificação
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,021 |
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 découle