A visão de um fornecedor-chave sobre a colaboração com a montadora
Bibliographic record
Abstract
Resumo Este trabalho teve como objetivo descrever e discutir os elementos do processo de colaboração entre uma montadora de automóveis e um fornecedor-chave, do ponto de vista deste último. A indústria automotiva muito contribuiu para impulsionar a gestão da cadeia de suprimentos desde os anos 1990, mas a literatura nacional não descreve que patamar de maturidade tal setor industrial alcançou com os principais fornecedores de primeira camada, especialmente sob a ótica do abastecimento. Visando realizar um primeiro passo na compreensão deste fenômeno, utilizou-se do método de estudo de caso exploratório-descritivo. Os resultados indicam a existência de uma colaboração limitada ao nível operacional e de maturidade reduzida. A confiança, um input vital para o sucesso da gestão colaborativa, mostrou-se restrita, evidenciando, em alguns momentos, um comportamento ganha-perde. Pôde-se inferir que o primeiro passo em busca do estabelecimento de um relacionamento colaborativo foi realizado, no entanto existem muitas barreiras a serem superadas na consolidação de um verdadeiro relacionamento colaborativo. Isto ocorre mesmo em um ambiente de empresas ditas de classe mundial e em um setor industrial deveras sofisticado, como o automobilístico.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".