Visão comparativa das estratégias climáticas adotadas por multinacionais do setor de alumínio no Canadá e no Brasil
Bibliographic record
Abstract
ResumoO trabalho avalia as estratégias climáticas adotadas por multinacionais do setor de alumínio. A pesquisa adota uma abordagem qualitativa e toma por base entrevistas com gerentes de duas Multinacionais, uma delas instalada no Brasil e a outra no Canadá. As evidências empíricas demonstram que a multinacional do setor de alumínio que opera no Canadá enfatiza a redução de custos e a melhoria da eficiência operacional com projetos para reduzir emissões de gases do efeito estufa. A multinacional que opera no Brasil destaca, prioritariamente, o relacionamento com os stakeholders e a preocupação com a imagem corporativa para a adoção de uma estratégia de adaptação ou compensação das emissões de gases do efeito estufa. Em nenhum dos dois casos estudados, as pressões coercitivas, advindas de exigências regulatórias, figuram como fatores determinantes para a adoção de estratégias climáticas. O estudo conclui que, no caso da indústria de alumínio, características organizacionais são mais relevantes que as pressões institucionais na definição de estratégias climáticas.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".