Impactos de políticas climáticas internacionais sobre a economia brasileira
Bibliographic record
Abstract
Previsões alarmantes sobre o futuro do clima no planeta têm feito os debates sobre políticas climáticas virem à tona com mais vigor nos últimos anos.Nesse contexto, os países desenvolvidos, principalmente, tentam mobilizar-se à procura de mecanismos efetivos para frear os desdobramentos da ação humana sobre o clima.Mas essas medidas devem ter impactos, por meio do comércio internacional, em países que não acordaram dividir as responsabilidades do controle de emissões.Em particular, o Brasil possui papel relevante nas discussões sobre políticas climáticas, devido a aspectos como matriz energética com ênfase em fontes renováveis, produção comercial de biocombustíveis e riqueza em estoques de carbono na forma de vegetação natural.Assim, o presente trabalho pretende investigar os efeitos diretos e indiretos sobre a economia brasileira advindos de políticas climáticas prováveis de serem adotadas.A metodologia a ser utilizada baseia-se na modelagem de equilíbrio geral aplicado, considerando as especificidades da economia brasileira.Os resultados apontam que, sob a perspectiva de produção comercial de bicombustível, o Brasil se coloca como principal produtor, diminuindo sua produção de etanol, que é para uso interno, e direcionando-se para o comércio internacional do substituto não-poluente do petróleo.Conclui-se, também, que a produção comercial de biocombustível se coloca como uma armadilha para a economia de um país, em especial o Brasil, aproveitando-
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".