Processo de implementação da certificação florestal nas empresas moveleiras nacionais
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de avaliar o processo de implementação da certificação florestal nas empresas moveleiras nacionais. Para a realização deste estudo, utilizaram-se dados secundários, obtidos do website do Conselho de Manejo Florestal (FSC) do Brasil e dados primários, obtidos de questionários aplicado às empresas moveleiras que possuíam produtos certificados. Verificou-se que o tempo gasto no processo, na maioria dos casos, foi de menos de um ano, e os custos principais estiveram relacionados à preparação da empresa para a auditoria de certificação. Além disso, a maioria das empresas afirmou utilizar a logomarca FSC nos seus produtos certificados e não possuíam experiência com outros tipos de certificação (série ISO, por exemplo). Pelos resultados, pode-se concluir que o período de tempo gasto na implementação da certificação é considerado breve, além de os custos serem acessíveis para as empresas, no geral. Conclui-se, também, que possuir outro tipo de certificação não é fator determinante para que uma empresa da indústria moveleira busque a certificação de cadeia de custódia de seus produtos.
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 | 0.017 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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".