O DESAFIO DA INOVAÇÃO: O CASO DO CLUSTER DE PETRÓLEO & GÁS DA BACIA DE CAMPOS
Bibliographic record
Abstract
Nas decadas recentes, a busca por reservas de petroleo & gas resultou em grandes avancos tecnologicos nos segmentos de exploracao, desenvolvimento e producao, particularmente no Brasil, um pais que ate 1974 carecia de reservas provadas para abastecer sua economia. A partir de entao, o Brasil surgiu como um dos centros mais avancados de producao offshore de petroleo & gas em aguas profundas e ultra-profundas (entre 1.000 e2.500 metrosde lâmina d’agua), uma realizacao muito importante para qualquer pais, e em particular, surpreendente para uma economia emergente. O Brasil e atualmente energeticamente auto-suficiente, e difere das demais economias emergentes ricas em recursos naturais por estar desenvolvendo conhecimento de forma endogena para encontrar e explorar suas reservas. Por meio da analise de importantes firmas da industria de petroleo & gas localizadas na Bacia de Campos, este estudo explora como esta conquista foi alcancada, fazendo o Brasil evoluir nos ultimos 20 anos de limitadas competencias para a lideranca em tecnologias para exploracao e producao (E&P) de petroleo & gas em aguas profundas e ultra-profundas. Este estudo busca determinar o processo de formacao e a atual caracterizacao desta aglomeracao e entender, sob a perspectiva dos sistemas de conhecimento e das posturas tecnologicas adotadas pelas firmas, como as mudancas tecnologicas sao implementadas na Bacia de Campos, as origens de tais mudancas, bem como verificar se a proximidade geografica e um fator que favorece a inovacao para as firmas localizadas na regiao. Palavras-chaves : Sistemas de inovacao, clusters,
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".