Determinantes do acesso às transferências voluntárias: análise dos municípios brasileiros entre 2008 e 2016
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste artigo foi analisar os fatores que determinaram o acesso das transferências voluntárias da União (TVMs) pelos municípios brasileiros de 2008 a 2016. Aplicou-se o método de dados em painel, considerando a definição de fatores técnicos, políticos e redistributivos. No que diz respeito ao fator técnico, notou-se que a iniciativa dos municípios em apresentar suas propostas é condição necessária, mas não suficiente, para a efetivação dos convênios. Os indicadores de capacidade estatal usados nesse modelo sugerem que a autonomia e a profissionalização da burocracia estabelecem relação inversa com o volume de recursos captados. No âmbito político, o modelo sugere que, em anos nos quais ocorrem eleições presidenciais, o volume de convênios mostra-se ampliado; enquanto, em anos de eleições locais, mostra-se significativamente reduzido. Quanto ao fator redistributivo, observou-se que as TVMs comportaram-se como política distributiva, e não redistributiva, com resultados que apontam para a priorização de municípios com menores índices de desenvolvimento humano ou com baixos índices de receitas próprias.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".