Inovação tecnológica como agente de redução de impactos ambientais da indústria de rochas ornamentais no estado do Rio de Janeiro
Bibliographic record
Abstract
A indústria de rochas ornamentais da região noroeste fluminense constitui um arranjo produtivo local de grande importância econômica. Entretanto, as empresas fazem uso de técnicas rudimentares em seus processos produtivos, o que causa sérios problemas ambientais e de competitividade. Cientes de que a principal dificuldade enfrentada por esta indústria está relacionada com a ausência de tecnologias, governo, universidades e organizações da sociedade civil têm tentado desenvolver e difundir tecnologias. O objetivo deste trabalho de pesquisa é identificar e descrever os fatores que impedem a difusão de tecnologia neste arranjo produtivo. Foram realizados múltiplos estudos de caso de caráter exploratório, descritivo e explicativo, nos quais foram utilizadas múltiplas fontes de evidência, tais como revisão bibliográfica, entrevistas semi-estruturadas com empresários e profissionais do setor, além de visitas técnicas a empresas locais. Os resultados apontam para dificuldades na difusão dessas tecnologias, especialmente para as pequenas empresas, tais como baixa qualificação de empresários e trabalhadores, resistência a mudanças dentro das empresas, e dificuldade de articulação, já que, atualmente, existe disponibilidade de recursos financeiros e apoio institucional para a inovação.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".