O crescimento econômico na faixa de fronteira de 2000 a 2010: o caso do Paraná
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste artigo é analisar a distribuição espacial do desenvolvimento como o reflexo do crescimento econômico na faixa de fronteira do estado do Paraná. Para tanto, foram utilizados os dados do Índice FIRJAN de Desenvolvimento Municipal (IFDM), entre os anos de 2000 e 2010, e as categorias de Emprego e Renda, Educação e Saúde que o compõem. Foram utilizados a estatística de Moran e o índice de associação espacial local (LISA), bem como a distribuição espacial geoprocessada dos dados na região em estudo. Os resultados obtidos permitem observar a formação de agrupamentos padronizados (clusters) que se formam em respostas aos incentivos das políticas públicas e em consequência aumenta o desenvolvimento local e regional. Por outro lado, observa-se que algumas unidades geográficas apresentam dados inconsistentes com a vizinhança (outliers), ou seja, observações anormais e diferentes da vizinhança. O estudo da distribuição espacial dos dados na faixa de fronteira permitiu comparar a evolução do crescimento econômico promovendo o desenvolvimento no período estudado. Para esta análise, observou-se a importância de considerar os fatores socioeconômicos e culturais, bem como a localização geográfica, que permitem o desenvolvimento da região de fronteira do Paraná.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".