CENTRALIDADE E DENSIDADE EM UMA REDE DE LOGÍSTICA REVERSA DE EMBALAGENS DE DEFENSIVOS AGRÍCOLAS
Bibliographic record
Abstract
O artigo buscou compreender a relação entre os atores e a formação de rede na cadeia reversa das embalagens de defensivos agrícolas na região centro-sul do Estado do Paraná. Por se tratar de um estudo de caso, tomou como referência a Associação dos Distribuidores de Defensivos Agrícolas do Centro-Sul (ADDCS), que é corresponsável pela captação de embalagens e pela destinação correta, juntamente com o Instituto Nacional de Processamento de Embalagens Vazias (INPEV). A escolha metodológica para a realização do estudo possui uma abordagem qualitativa com suporte quantitativo. Assim, para a coleta de dados em campo foram realizadas entrevistas estruturadas com base em um roteiro de avaliação sociométrica e entrevistas semiestruturadas com os principais atores relacionados à organização foco do estudo. Os resultados apontaram que há uma relação interorganizacional, mas os resultados apontam ainda uma rede com características difusas, ou seja, atores com pouco contato podem ser fatores que ainda venham a restringir o alcance de melhores resultados, sendo que muitas vezes as ações dos agentes são induzidas por possíveis sanções que possam sofrer em virtude da lei.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".