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Record W1546835742

Custo das doenças respiratórias associadas à poluição atmosférica: um estudo de caso para a cidade do Rio Grande - RS

2011· article· pt· W1546835742 on OpenAlexaff
Rodrigo Nobre Fernandez, Patrízia Raggi Abdallah, Gabrielito Rauter Menezes

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2011
Typearticle
Languagept
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicEnvironmental Sustainability in Business
Canadian institutionsUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsContextualizationWelfare economicsBusinessExternalityNatural resource economicsValue (mathematics)Environmental planningEconomicsGeographyMicroeconomicsComputer science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Os recursos naturais ganharam uma nova visão na teoria econômica ao estudar-se um mercado específico sua negociação. Estes recursos eram utilizados sem discriminação, já que são considerados Bens Públicos. A teoria neoclássica traz métodos para a valoração e a internalização de custos destes efeitos adversos decorrentes do uso indevido dos recursos naturais. No entanto, mensurar efeitos causados por agentes poluidores ainda não é uma tarefa fácil. Políticas públicas para o controle da poluição estão sendo desenvolvidas e muitas delas ainda não são totalmente eficazes, principalmente pela resistência por parte de alguns produtores em internalizarem os custos ambientais. Algumas empresas já perceberam que a mentalidade ambiental mudou perante a sociedade global e passaram a valer desta nova visão para realizar novas estratégias de marketing. Diante desta contextualização e considerando o fato da poluição atmosférica ser comprovada como causadora de doenças respiratórias, buscou-se calcular o quanto a sociedade da cidade do Rio Grande paga indiretamente pela poluição atmosférica. Para tanto, utilizou-se a metodologia do valor presente da produção futura e a mensuração custos das doenças respiratórias. Logo, são fornecidas alternativas, bem como políticas públicas que permitam regular ou reduzir os efeitos indiretos sofridos pelos habitantes locais.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.107
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.006
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2011
Admission routes1
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