Aspectos econômicos da construção civil no Brasil
Bibliographic record
Abstract
A indústria da construção civil sofre influências de um conjunto de fatores que se relacionam dinamicamente com o setor.Políticas econômicas que proporcionaram o crescimento da renda familiar e do emprego, aumento do crédito ao consumidor, maior oferta de crédito imobiliário e manutenção da redução do Imposto sobre Produtos Industrializados (IPI) de diversos insumos da construção foram responsáveis pelo crescimento do setor nos últimos anos.A indústria da construção civil exerce influência sobre diversos setores da economia, seja através de sua alta taxa de geração de emprego, renda e impostos, ou pela geração de demanda em outros setores.O papel da construção civil como vetor do crescimento econômico é usualmente mensurado pelo tamanho relativo do seu produto como proporcionalmente à renda nacional e por sua ampla rede de ligações setoriais e elevado efeito multiplicador de emprego.Outra característica deste setor é a baixa demanda por importações, o que não pressiona a balança comercial com o aumento de sua atividade.Estudar a economia da construção é vital para se compreender sua dinâmica e os fatores políticos, sociais e econômicos que estão ligados ao seu desenvolvimento.Portanto, o objetivo deste trabalho é analisar os aspectos econômicos da construção civil no Brasil, baseando-se em informações e indicadores dos últimos anos.Trata-se de uma pesquisa qualitativa exploratória, utilizando análise documental.Os documentos analisados são relatórios de órgãos oficiais (como IBGE, BNDES, Ministérios) e instituições de classe (SINDUSCONs, CBIC, ABRAMAT).Os resultados obtidos confirmam a relevância do setor para a economia: em média, o setor cresceu a uma taxa anual de 5%; a participação no PIB passou de 4,7% para 5,7% nos últimos 10 anos; houve também um aumento de 52% no nível de emprego.A partir destes resultados, podem-se gerar perspectivas para o desenvolvimento do setor e da economia geral para os próximos anos.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| 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".