Panorama atual do cooperativismo brasileiro: uma análise documental e de conteúdo a partir da Resolução n.° 56/2019
Bibliographic record
Abstract
Em 2019, a Organização das Cooperativas Brasileiras (OCB) publicou a Resolução nº 56, que regulamenta a reorganização e a nova classificação dos ramos do cooperativismo, modificando a estrutura atual de treze para sete ramos diferentes. Ciente da relevância da referida Resolução para as cooperativas brasileiras, essa pesquisa tem como objetivo analisar o panorama atual do cooperativismo brasileiro, através de uma análise documental e de conteúdo do censo das cooperativas do ano de 2018, considerando dados sociais e econômico-financeiros e os diferentes ramos de atividades. Os resultados permitem concluir que as atividades com dados menos expressivos no cenário socioeconômico foram incluídas em outras mais robustas, como os antigos ramos de produção, de mineral e especial que se juntaram às atividades do ramo de trabalho, formando o novo ramo denominado: produção de bens e serviços. Os ramos agropecuário, crédito e saúde apresentam resultados mais significativos para a economia nacional, não sendo afetados pela reorganização. Dessa forma, identifica-se que a reorganização proposta visa trazer maior representatividade às atividades com dados menos expressivos, em termos sociais e econômicos.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".