A participação do BNDES no desenvolvimento do setor de logística para a copa do mundo
Bibliographic record
Abstract
A Copa do Mundo, em 2014, e as Olimpíadas, em 2016. Essas competições têm estimulado investimentos na infraestrutura do transporte de passageiros, demandando a integração de todos os modais de transporte brasileiro. Por que o setor de transporte é considerado fundamental para o sucesso da economia e dos megaeventos como Copa do Mundo e Olimpíadas? Objetivo: Capacidade do país em atrair investimentos, e modernização dos modais de transporte e logística. Para reestruturação da mobilidade urbana e interurbana, o país conta com um ator principal, o BNDES (Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social). Para o período compreendido entre os anos de 2010-2016, há uma perspectiva de investimento em logística que pode chegar a quase R$ 130 bilhões de reais, desse montante 43% vêm de recursos do BNDES, 37% do setor privado e aproximadamente 20% de órgãos públicos. Dividindo por modais, aplicados em projetos consolidados, o setor portuário deve levar R$ 15 bilhões (14% do montante total); no setor ferroviário deverá ser investido aproximadamente o valor de R$ 56 bilhões (52%). Em suma, a participação do BNDES diretamente nos projetos que integram o planejamento e as ações dos órgãos públicos para a resolução dos problemas estruturais dos centros urbanos é fator determinante para o crescimento do país.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".