POLÍTICA E DESENVOLVIMENTO ESPACIAL URBANO – ANÁLISE DO PROCESSO DE IMPLANTAÇÃO DO PROGRAMA NACIONAL DE CIDADES DE PORTE MÉDIO EM MATO GROSSO DO SUL
Bibliographic record
Abstract
Resumo Este texto busca analisar os resultados do Programa Nacional para as Cidades de Porte Médio (PNCPM) nas cidades de Campo Grande, Dourados, Corumbá e Três Lagoas. O Programa foi implementado no âmbito do II Plano Nacional de Desenvolvimento (II PND 1975-1979), em que o governo estadual traçou algumas características socioeconômicas e físico-urbanísticas e, posteriormente, elegeu prioridades intra e interurbanas a serem contempladas com investimentos considerados estruturantes e que visavam evitar os problemas característicos dos centros de maior porte – principalmente das metrópoles – como insegurança, trânsito (congestionamentos devido aos grandes deslocamentos casa-trabalho), falta de moradia, elevados índices de desemprego, dentre outros. Assim, o objetivo principal era, através de investimentos setoriais, dar condições às referidas cidades de se transformarem em polos de desenvolvimento, tendo a implantação de distritos industriais como instrumento fundamental. Dessa forma, este texto busca analisar os investimentos e os setores contemplados em tais cidades de Mato Grosso do Sul, assim como as tensões e contradições dessa política pública, implementada no bojo das políticas desenvolvimentistas dos anos 1970.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".