Os Bics e o Desenvolvimento Verde: como a China está forjando um novo modelo de desenvolvimento verde que o Brasil, a Índia e outros já estão copiando
Bibliographic record
Abstract
Brasil, Índia e China (os BICs) estão orquestrando uma ‘Grande Convergência’ que vai de encontro aos dois últimos séculos da Grande Divergência que os separou do Ocidente. Nesse processo, os BICs estão tirando bilhões de pessoas da pobreza. Mas o modelo do capitalismo industrial que serviu tão bem ao Ocidente, e que mostrou ser um modelo também para os BICs, simplesmente não “se ajustará” para atender às aspirações de tantos. O modelo de industrialização que se apodera de recursos, e expande linhas de suprimento através de conquista armada, simplesmente não está disponível para os BICs, nem eles podem ter confiança em um modelo que os prende à dependência de combustível fóssil indefinidamente, mesmo que os suprimentos de petróleo e carvão cresçam e depois declinem, e as emissões de carbono se acumulem. Portanto, um novo modelo de capitalismo industrial tem de ser desenvolvido, e está sendo desenvolvido pela China em primeira instância, à medida que ela forja novos arranjos institucionais e novas estratégias de industrialização, baseadas em energias renováveis e tecnologias de baixa emissão de carbono; em iniciativas de economia circular; e em ecofinanças. Essas novas estratégias e instituições – na verdade, um novo modelo verde de capitalismo industrial – estão sendo forjadas enquanto a China também aumenta sua energia fóssil e demanda por suprimentos. Esse modelo verde de desenvolvimento, que envolve estabilidade, resiliência e segurança, oferecerá um atraente modelo para outros países, preferencialmente ao “engodo” do desacreditado Consenso de Washington – e em particular para o Brasil e a Índia, que já deram início a uma mudança com relação a uma estratégia de desenvolvimento verde. A grande pergunta não respondida, tanto para si próprios quanto para o mundo, é se eles irão sucumbir ao ‘lock-in de carbono’, como seus predecessores ocidentais.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.009 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".