Preços de fertilizantes impactando a produção agrícola brasileira
Bibliographic record
Abstract
O Brasil enfrenta uma significativa dependência da importação de fertilizantes minerais, essenciais para a produção agrícola. Os recentes aumentos nos preços desses insumos, tanto a nível internacional quanto nacional, têm gerado preocupações no setor agrícola, especialmente em solos tropicais como os brasileiros, que já apresentam limitações para o cultivo. A alta dependência de importação expõe a agricultura brasileira a flutuações nos preços globais desses fertilizantes. Diante desse cenário, alternativas de nutrição de plantas, como adubação verde e bioinsumos, têm ganhado destaque, oferecendo opções para aumentar a produtividade agrícola. No entanto, apesar das inovações, a alta dos preços dos fertilizantes minerais continua sendo uma preocupação para o setor. O estudo propõe analisar o impacto de choques nos preços desses insumos na produção agrícola brasileira, buscando entender como a variação dos custos dos fertilizantes afeta a quantidade e a dinâmica da produção agrícola, tanto a curto quanto a longo prazo, além de examinar especificamente os efeitos na produção de soja, um dos principais produtos agrícolas do país.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".