COMPENSAÇÕES FINANCEIRAS E ROYALTIES HIDRELÉTRICOS NA DETERMINAÇÃO DO INVESTIMENTO PÚBLICO E DAS DESPESAS SOCIAIS.
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste trabalho é avaliar o efeito do recurso financeiro “extra” –compensações financeiras e royalties hidrelétricos – na formação da receita orçamentáriae na determinação dos gastos públicos dos municípios recebedores em Minas Gerais.Partiu-se das discussões sobre os determinantes da expansão dos gastos governamentaise das contas públicas municipais. Estimaram-se regressões com dados em painel, paracada um dos gastos municipais considerados (investimento, habitação e urbanismo,saúde e saneamento e educação e cultura), e calcularam-se índices de proporções e taxasde crescimento de gastos e receitas. Em cada função estimada, as principais fontes dereceita municipal (recursos compensatórios, Fundo de Participação Municipal – FPM,Imposto Sobre Circulação de Mercadorias e Serviços – ICMS, Imposto Predial TerritorialUrbano – IPTU, Imposto Sobre Serviço de Qualquer Natureza – ISS e taxas municipais)foram consideradas como variáveis explicativas. Os resultados mostraram que adisponibilidade de receita orçamentária foi significativa para determinação dos gastospúblicos municipais, e, para os municípios mineiros beneficiados com recursoscompensatórios hidrelétricos, em especial, foi confirmado o grande poder explicativodas compensações financeiras e dos royalties hidrelétricos sobre a expansão do gastomunicipal em infraestrutura local. Isso foi captado, principalmente, pelas elasticidadesdas funções estimadas para investimento, despesas com habitação e urbanismo e comsaúde e saneamento.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 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 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".