A INFRA-ESTRUTURA RODOVIÁRIA NO PARANÁ E O TRÁFEGO NAS RODOVIAS PEDAGIADAS - 2000-2006
Bibliographic record
Abstract
A construção da infra-estrutura do Estado do Paraná esteve vinculada a um projeto de desenvolvimento que visava integrar as diferentes regiões paranaenses, afastando a ameaça do separatismo e, ao mesmo tempo, promover um processo de industrialização acelerada, dentro das perspectivas dos Planos Nacionais de Desenvolvimento (I e II PND). Após a crise dos anos 1980, as políticas implementadas foram pautadas pelo consenso de Washington, ou seja, reduzindo a ação do estado na economia por meio de programas de privatização. No Paraná, a concessão de parte da infra-estrutura de transporte do Estado à iniciativa privada foi o marco desse período. A industrialização avançou mediante políticas de atração de empresas, sendo a implantação de indústrias automobilísticas na Região Metropolitana de Curitiba o exemplo principal. Apesar da recuperação de parte da malha rodoviária, o modelo adotado não rompeu a preferência pelo sistema rodoviário de transporte. O presente artigo apresenta as transformações no transporte de carga por meio da avaliação das informações sobre o tráfego nas rodovias pedagiadas. Mostra o crescimento no tráfego de caminhões pesados, analisa os riscos do sistema de transporte do Estado e enfatiza a necessidade de alteração na matriz de transporte.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".