GESTÃO DE COOPERATIVAS DE RECICLAGEM: COMPARAÇÃO ENTRE A AVEMARE E A CORBES
Bibliographic record
Abstract
A gestão eficiente dos resíduos sólidos domiciliares no meio urbano éde extrema importância para o meio ambiente e para a saúde pública.A integração dos catadores nessa gestão pode contribuir muito para melhorara coleta seletiva nas cidades brasileiras, pois eles atuam nos municípioscomo verdadeiros agentes de limpeza pública. No Brasil, as cooperativasde reciclagem têm sido objeto de estudos, que mostram a importância daatividade para minimizar o impacto ambiental dos resíduos sólidos urbanospor meio da coleta seletiva. Esta pesquisa foi desenvolvida utilizando comométodo o estudo de caso de duas cooperativas de reciclagem. As informaçõesdas cooperativas e dos cooperados que as integram foram coletadas a partirde entrevistas e questionários. Após a pesquisa, apesar das similaridadesencontradas em ambas as cooperativas, a Associação Vila Esperança deMateriais Recicláveis (AVEMARE), situada em Santana de Parnaíba (SP), semostrou mais bem‑sucedida que a Cooperativa de Reciclagem Boa Esperançade Salto (CORBES), situada em Salto (SP), em todos os aspectos de sua gestão,o que gera melhores resultados financeiros para a cooperativa. Isso ocorreporque existem diferenças importantes entre elas.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".