APLICAÇÃO DA PESQUISA OPERACIONAL NA AGRICULTURA: UM ESTUDO BIBLIOMÉTRICO NOS ANAIS DA SBPO
Bibliographic record
Abstract
Este resumo apresenta os resultados da pesquisa que teve como interesse explorar a utilização da Pesquisa Operacional no Agronegócio, mais especificamente na área da agricultura.Para realizar esta pesquisa, foi feito um estudo de natureza bibliométrica utilizando como fonte de dados os anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO) disponíveis na internet no site da SOBRAPO.Estes artigos foram analisados e classificados em diferentes extratos, como: ano das publicações, natureza do problema do agronegócio, tipo de ferramenta da Pesquisa Operacional empregado e origem dos autores.A pesquisa considerou artigos completos e pôsteres entre os anos de 2008 a 2018 e retornou 20 artigos.Observou-se uma maior concentração no ano de 2011 com 5 artigos.Os métodos de estudo encontrados foram em sua maioria programação linear, metaheurística, teoria dos jogos, análise de agrupamento e Pareto-Koopman.A origem dos autores são, em grande parte, brasileiros, havendo exceções de autores de Portugal, Chile, Canadá e Reino Unido.Nos artigos estudados foram encontrados alguns assuntos mais frequentes como a cana-de-açúcar e a irrigação, sendo o assunto cana-de-açúcar obteve 5 artigos e o assunto irrigação obteve 3 artigos.Os demais artigos versam sobre vários temas como: agricultura brasileira, plantação de tomate, planejamento de colheita e etc.
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 | 0.033 | 0.138 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.133 | 0.200 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".