POTENCIAL DE ATRAÇÃO DE PESSOAS DOS MUNICÍPIOS NA REGIÃO DO SEGUNDO PLANALTO PARANAENSE
Bibliographic record
Abstract
Os deslocamentos de passageiros no transporte coletivo intermunicipal de uma determinada região representam um padrão de fluxo ou de interação entre os municípios, sendo que essas relações proporcionam uma dinâmica regional. No estudo observaram-se especificamente os municípios de Telêmaco Borba, Ortigueira, Sapopema, Curiúva, Figueira, São Jerônimo da Serra, Imbaú, Reserva, Tibagi e Ventania. Para a aplicação da modelagem proposta por Isard (1975), se utilizou das distâncias entre os municípios em estudo, suas respectivas populações e os fluxos de passageiros observados, que ocorreram no ano de 2010, no transporte coletivo intermunicipal. Os Fluxos Observados (Iij) no transporte coletivo intermunicipal são diretamente proporcionais ao tamanho das massas (Pi) e inversamente proporcionais a distância que as separa, e pode ser expressa por uma força central, atrativa, hierarquicamente organizada pelo tamanho das populações e as distâncias que as separa. O município que apresentou maior Potencial de Atração (Vi) de pessoas foi Telêmaco Borba, seguido de Reserva, Ortigueira, Tibagi, Curiúva.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".