Eqüidade intergeracional na partilha dos benefícios dos recursos minerais: a alternativa dos Fundos de Mineração
Bibliographic record
Abstract
Para a sua efetivação, o desenvolvimento sustentável requer um duplo compromisso: com as gerações presentes (intrageração) e com as futuras gerações (intergeração). Sabe-se que os recursos minerais não são reprodutíveis, portanto se esgotarão mais cedo ou mais tarde. Dessa forma, como pensar em explotação mineral e sustentabilidade das gerações futuras? A literatura sobre o tema ressalta que, do ponto de vista da geração atual, a mineração pode promover o desenvolvimento sustentável se aumentar o bem-estar socioeconômico e minimizar os danos ambientais, e, do ponto de vista das gerações futuras, se conseguir proporcionar riqueza alternativa que compense os recursos minerais exauridos. Como exemplos desse compromisso intergeração, os Fundos do Alaska (EUA), da Noruega e de Alberta (Canadá) são analisados, a fim de verificar a sua replicabilidade em regiões mineiras de países pobres. O fundo de Gana (África) foi apresentado como um exemplo de um fundo mineral em país pobre.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 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".