Cabotagem brasileira: análise das barreiras burocráticas que impactam negativamente a performance do modal
Bibliographic record
Abstract
O Brasil apresenta condições favoráveis à utilização do transporte aquaviário, mas o sistema administrativo e fiscalizatório cria diversos entraves para o desenvolvimento desse meio de transporte. Este estudo teve como objetivo analisar os obstáculos burocráticos do sistema brasileiro de transporte de carga por cabotagem. A metodologia utilizada foi a pesquisa bibliográfica, a qual visou a identificação e análise dos aspectos do sistema de fiscalização e administração gerido pelo governo federal, responsável pelo controle da liberação e embargo das operações do transporte de carga por cabotagem. Nesse contexto, foram identificadas melhorias que o governo já vem implementando nos processos administrativos e de fiscalização, bem como foram apontados os obstáculos que o próprio governo introduz nesse processo, retardando e inviabilizando a eficiência desse tipo de transporte. Identificou-se que os procedimentos burocráticos representam obstáculos para o desenvolvimento desse meio de transporte aquaviário. Espera-se que este trabalho contribua para incentivar o poder público a adotar medidas destinadas a diminuição dos impactos negativos das barreiras burocráticas sobre o transporte de carga por cabotagem.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".