Bibliographic record
Abstract
Introducao -- Experiencias internacionais na gestao de recursos provenientes da exploracao do petroleo -- Introducao -- Mecanismos de apropriacao da renda do petroleo pelos governos -- Experiencias internacionais -- Paises ricos em petroleo do Oriente Medio e do Norte da Africa (MENA) -- Noruega -- A America do Norte: os casos do Alaska (EUA) e de Alberta (Canada) -- Russia -- Conclusao -- Referencias bibliograficas -- Anexo I: Indicadores macroeconomicos dos paises do Oriente Medio e Norte da Africa (MENA) -- Anexo II: Divisao das receitas de royalty de acordo com a parcela referente ao imposto em relacao a base de incidencia -- Anexo III: Receita de royalties – 1998 a 2007 (em R$ milhoes) -- Anexo IV: Divisao das receitas obtidas por meio das participacoes especiais – 2000 a 2007 (em R$) -- O novo marco da industria do petroleo e a estrutura de arrecadacao de royalties -- Introducao -- Precos elevados e o novo contexto da industria mundial do petroleo -- Rendas extraordinarias, justica inter-geracional e desenvolvimento economico -- A experiencia internacional: paises selecionados -- Nigeria -- Canada -- Qatar -- Venezuela -- Indonesia -- Noruega -- Principais licoes da experiencia internacional -- Contexto da industria brasileira do petroleo: marco do pre-sal e modelos de aplicacao de royalties -- A necessidade de reestruturacao das participacoes governamentais -- Estimativas de arrecadacao de royalties e participacoes especiais e cenarios alternativos de reparticao -- Consideracoes finais -- Referencias bibliograficas -- Anexo I -- Anexo II -- A tributacao sobre o pre-Sal e a constituicao de um fundo de modernizacao da infra-estrutura -- Introducao -- O regime tributario da exploracao e producao de petroleo e gas, e o historico de distribuicao da arrecadacao (1998-2007) -- Quadro de referencia no Brasil: O regime tributario da exploracao e producao de petroleo e gas -- A distribuicao dos pagamentos de royalties e participacao especial entre os entes federados e a Uniao -- Um modelo de projecao de arrecadacao do pre-sal -- metodologia de calculo dos royalties e PE -- Simulacao da arrecadacao permissivel sobre os campos do pre-sal -- Modelos internacionais de estruturacao e alocacao de receitas oriundas de recursos nao renovaveis -- Alaska -- Noruega -- Alberta, Canada -- Kuwait -- Oma -- Russia -- Azerbaijao -- Venezuela -- A constituicao de um fundo voltado para a modernizacao da infra-estrutura -- O historico recente do investimento em infra-estrutura no Brasil -- A experiencia internacional -- A importância da constituicao de um fundo voltado para o financiamento de infra-estrutura -- O fundo de modernizacao da infra-estrutura: caracteristicas gerais, dinâmica do patrimonio e alocacao de recursos -- Anexo I: blocos do pre-sal licitados e em exploracao -- Anexo II: A experiencia brasileira em fundos oriundos de recursos nao renovaveis -- Anexo III: Investimentos em infra-estrutura no Brasil, 2001-07 -- Anexo IV: Memoria de calculo da necessidade de investimento adicional nos setores de saneamento, transporte urbano, ferrovias e hidrovias
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.007 |
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".