SISTEMA DE CONTAS VINCULADAS: UMA ALTERNATIVA PARA PROBLEMAS DE EFETIVIDADE NO REEQUILÍBRIO ECONÔMICO-FINANCEIRO EM CONCESSÕES E PARCERIAS PÚBLICO-PRIVADAS
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃONas concessões de serviços públicos, é necessário equilibrar a tensão entre os interesses dos usuários (serviços adequados e tarifas módicas), do ente público titular do serviço (a satisfação dos usuários e, quando for o caso, o retorno financeiro com a outorga do serviço e a reversão de um patrimônio adequado ao fim da concessão) e do concessionário -obtenção do maior retorno possível com o projeto concessional (Alencar, 2019, p. 107; Justen Filho, 2003, p. 62; Marques Neto, 2004, p. 220), considerando-se o seu custo de oportunidade (Galípolo e Henriques, 2019, p. 458; Moreira, 2010, p. 389).O âmbito em que essa mediação se dá de modo mais fundamental é na formação e na manutenção da sua equação econômico-financeira.A equação econômico-financeira (ou o equilíbrio econômico-financeiro) é o fiel dessa balança de interesses e compreende, por um lado, os encargos (e riscos) 2 assumidos pelo particular contratado quando da licitação e, por outro, a sua remuneração.Assim é expressa a legislação, tanto em relação ao regime dos contratos de obras e prestações de serviços da Lei n o 8.666/1993 (arts.58, § § 1 o e 2 o , e 65), quanto, de modo mais essencial, nos contratos de concessão 3 (por força dos arts.9 o e 10 da Lei n o 8.987/1995).4
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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 | 0.008 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".