Agricultura familiar no Programa Nacional de Alimentação Escolar: percepção de agricultores no município de Ponta Porã-MS
Bibliographic record
Abstract
O Programa Nacional de Alimentação Escolar (PNAE) se apresenta como um importante canal de comercialização dos alimentos produzidos pela agricultura familiar, além de contribuir para o fortalecimento do segmento rural, que viven-cia constantes desafios para adquirir uma fatia do mercado consumidor, frente a acirrada competitividade do setor. Assim, o objetivo do presente artigo consis-te em analisar qual é o valor percebido pelos agricultores familiares da Coope-rativa dos Produtores do Assentamento Itamarati II – COOPERAI - através da sua participação no PNAE, a respeito da viabilidade econômica em participar deste programa. Trata-se de uma pesquisa descritiva e exploratória de caráter qualitativo, complementada por dados quantitativos, ou seja, por métodos mis-tos, sendo a pesquisa de campo, realizada por meio de entrevistas informais e semiestruturadas. Os resultados indicam que as percepções dos agricultores entrevistados se estabelecem em dois extremos: i) a existência de uma depen-dência financeira ao programa, principalmente pelos produtores que atuam há mais tempo no PNAE; e, ii) enquanto para outros produtores o PNAE é apenas uma das fontes para a comercialização da sua produção.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| 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) | 0.005 | 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".