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A PEJOTIZAÇÃO RURAL E O IMPACTO ECONÔMICO DO ITBI

2023· article· pt· W4389731763 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista Foco · 2023
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicRural Development and Agriculture
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesAgricultural sciencePolitical sciencePhilosophyEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

O tema da pesquisa é o Imposto sobre Transmissão de Bens Imóveis (ITBI) e apresenta como recorte o impacto de sua incidência nas propriedades imobiliárias rurais. A problemática revela-se na forma como o alcance da norma tributária referente ao ITBI pode onerar e tornar morosa a produção agroindustrial. A justificativa do problema está pautada nas recentes controvérsias no judiciário, que inovaram na tributação de situações anteriormente imunes, o que aumenta a carga tributária das empresas rurais, principalmente no momento de sua constituição. O objetivo geral é propor uma reformulação da legislação para sanar as lacunas deixadas pelas decisões judiciais. Os objetivos específicos são: a) identificar os aspectos relevantes do ITBI; b) investigar os desafios da tributação do imposto municipal no agronegócio; c) avaliar o impacto econômico do ITBI no custo da produção no âmbito do agronegócio. O método utilizado será dedutivo conjugado à pesquisa bibliográfica. A hipótese é a adoção de uma legislação municipal que regulamente situações previsíveis. O resultado será alcançado por meio da compreensão de um regime tributário que atenda ao agronegócio. Por fim, conclui-se pela harmonização dos sistemas tributários de forma a não onerar o setor produtivo por meio das propriedades rurais.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.459
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.041

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it