Revisiting the delimitation of metropolitan areas in Brazil: an exercise using the criteria of the 1970
Notice bibliographique
Résumé
Desde a Constituição Federal de 1988 (CF/1988) os governos estaduais assumiram a atribuição de instituir suas próprias regiões metropolitanas (RMs). Em geral, há pouca informação acerca dos critérios utilizados para justificar a delimitação dos municípios pertencentes ao perímetro metropolitano dessas regiões. Como consequência, não é possível avaliar os prós e contras das metodologias utilizadas. Além disso, ficam comprometidas as análises comparativas acerca do desempenho de indicadores sociais e econômicos nessas áreas. A discussão de uma metodologia única para delimitação de RMs no Brasil vem num momento oportuno, uma vez que, no Congresso Nacional, está tramitando um projeto de lei sobre este tema (conhecido como Estatuto da Metrópole). Visando contribuir neste debate, este estudo simula quais seriam as RMs estimadas para o Brasil no ano de 2010 caso fosse aplicado um único conjunto de critérios, seguindo-se uma mesma metodologia para todo o país. Neste exercício, foram adotados como referência os mesmos critérios utilizados na década de 1970 para definição das nove primeiras RMs brasileiras com pequenas adaptações. Os resultados da simulação são comparados àquelas RMs estaduais reconhecidas oficialmente na data do Censo Demográfico 2010 e àquelas primeiras RMs oficializadas na década de 1970. Em comparação às RMs estaduais oficiais de 2010, os resultados obtidos apresentam um “Brasil metropolitano” composto por i) um menor número de RMs; ii) englobando em torno da metade do número de municípios; iii) com maior nível de integração por deslocamentos casa-trabalho; iv) uma área territorial cerca de três vezes mais compacta e mais densa; e ainda v) com mínimas diferenças em termos de porte populacional e econômico.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».