Institutions financières, allocation du crédit et marginalisation dans le Nord-Est du Brésil
Bibliographic record
Abstract
Cet article constitue une étude empirique des pratiques discriminatoires imposées par les banques à la bourgeoisie industrielle et à leurs entreprises dans l'État du Nord-Est du Brésil qui se développe aujourd'hui le plus vite. Fondé sur une enquête par interviews auprès d'un échantillon aléatoire et systématique des dirigeants des plus grandes entreprises, ainsi que sur des données statistiques provenant des archives gouvernementales et bancaires cet essai établit l'histoire économique et politique de cet État et les problèmes qui ont entravé son émergence. Une analyse des opérations de crédit, des emprunts à court et à long terme, et de taux d'intérêts montre que les banques d'État, en particulier la Banque du Brésil, marginalisent la bourgeoisie industrielle associée aux secteurs économiques traditionnels et aux entreprises familiales. Elles appuient, par contre, les dirigeants des firmes nouvelles, à haute intensité de capital qui sont souvent des filiales de grands conglomérats nationaux ou internationaux. L'une des conséquences inattendues de l'intervention de l'État et de l'hégémonie du capital financier est la pénétration du capital étranger dans les secteurs à haute intensité de capital. Ceci peut éroder le soutien et le sacrifice populaires sur lesquels le régime compte pour poursuivre son miracle économique. Cet essai montre ainsi comment les institutions clés sont utilisées par l'État pour stratifier et contrôler les classes sociales dans une des zones au développement le plus rapide en Amérique latine et peut être dans le Tiers Monde.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".