OTIMIZAÇÃO DE CUSTOS NOS PROCESSOS AQUISITIVOS? UMA ANÁLISE ÀS IPSS DO ALTO MINHO
Bibliographic record
Abstract
As Instituições Particulares de Solidariedade Social (IPSS) desempenham um papel fulcral na nossa sociedade, na resposta aos mais significativos problemas sociais vigentes. Tendo em conta a limitação de recursos que as IPSS geralmente dispõem para a prossecução da sua missão social, a otimização dos processos assume um papel fundamental, de entre os quais se poderão incluir os processos aquisitivos. Este artigo tem como objetivo entender a forma como as IPSS do Alto Minho desenvolvem os processos de compra e analisar em que medida recorrem a instrumentos como serviços partilhados ou centrais de compras como forma de otimização de custos no processo aquisitivo. Através da análise a um inquérito por questionário aos responsáveis das organizações, observa-se que estas entidades apesar de disporem de algum conhecimento sobre os conceitos de serviços partilhados e centrais de compras, ainda não encetaram a sua implementação, seja por motivos de desconhecimento ou pela inexistência de respostas no território.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".