Agregando serviço e produzindo vestuário para Pessoas com Deficiência: estratégia de diferenciação para confecções brasileiras
Bibliographic record
Abstract
O Brasil possui um amplo pólo produtivo de moda e uma significativa parcela de sua população com deficiência, sendo ela motora, visual, auditiva e intelectual, sob este olhar o artigo visa apresentar uma estratégia competitiva e de diferenciação para confecções brasileiras, a partir da oferta do serviço de Consultor de Moda Assistiva, produzindo vestuário para clientes com deficiência focando em uma abordagem social de mercado. Pesquisaram-se conceitos de gestão de design e inovação no vestuário a partir de sistema, processos, produto e serviços da área de moda, bem como foi realizado um levantamento de serviço em Tecnologia Assistiva. A partir disso apresenta-se um serviço que agrega venda e serviço pós venda, chamado Consultoria de Moda Assistiva. O profissional que realiza este trabalho tem a função de avaliar a necessidade de vestuário do cliente, suas medidas e a tecnologia assistiva que pode ser agregada a roupa para que sua vida seja mais confortável e independente, ele deve providenciar o vestuário, entregá-lo ao usuário, ensinar a usar e acompanhar o pós venda.Palavras-Chave: Estratégia, Pessoas com deficiência, Vestuário
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| 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".