Vou de táxi? Uma análise da oferta de trabalho de motoristas de táxi no Brasil
Bibliographic record
Abstract
Este artigo, as horas trabalhadas e os salários dos motoristas de táxi brasileiros são utilizados para testar duas teorias concorrentes a respeito da oferta de trabalho: a teoria neoclássica, que prevê elasticidades positivas; e a teoria dos rendimentos de referência, que prevê elasticidades negativas. Para este fim, utilizam-se informações da PNAD Contínua para estimar modelos com dados de corte e dados em painel para o período compreendido entre o primeiro trimestre de 2012 e o primeiro trimestre de 2014. São estimados modelos por mínimos quadrados ordinários, por mínimos quadrados em dois estágios e pelo método dos momentos generalizados. Os resultados indicam elasticidades negativas que podem implicar que os motoristas brasileiros utilizam algum rendimento de referência nas suas decisões de ofertar trabalho. Ademais, estes mostram que os motoristas possuem uma curva de aprendizado com a experiência que permite prever os seus rendimentos e realizar uma escolha melhor da sua quantidade de horas trabalhadas. O artigo conclui que este comportamento, associado à legislação vigente, pode gerar um racionamento na oferta do serviço de transporte urbano de passageiros.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| 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) | 0.004 | 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".