O Corredor de Inovação Agropecuária de São Paulo: suas características e rede de relacionamento
Bibliographic record
Abstract
O agronegócio é um dos pilares da economia brasileira sendo responsável por um quarto do PIB e um quinto de todos os empregos gerados no país. Nos últimos anos observa-se o surgimento de ecossistemas de inovação especializados na temática agropecuária, aliado ao crescente número de startups com base tecnológica no setor, o surgimento de hubs, aceleradoras e fundos de investimentos especialistas no agronegócio que se conectam com outros atores como empresas privadas, cooperativas, parques tecnológicos, instituições de ensino e centros de pesquisa. Esses territórios têm elevada importância no fomento à pesquisa, inovação e empreendedorismo em suas regiões. O Estado de São Paulo concentra um grande número desses territórios e parte deles se uniram em 2022 formando o Corredor de Inovação Agropecuária de São Paulo, um ecossistema formado pelos ecossistemas do agronegócio de cinco importantes regiões do estado: Ribeirão Preto, São Carlos, Piracicaba, Campinas e São José dos Campos. Assim, esse trabalho tem como objetivo geral verificar como se constitui o corredor de inovação agropecuária de São Paulo com suas respectivas redes de relacionamento e como objetivos específicos i) verificar se há colaboração entre os ecossistemas que compõe o Corredor de Inovação Agropecuário de São Paulo; ii) identificar as principais demandas tecnológicas dos atores do Corredor de Inovação Agropecuário de São Paulo por áreas tecnológicas; iii) identificar a natureza dos relacionamentos entre os atores do Corredor de Inovação Agropecuário de São Paulo e iv) identificar as expectativas dos atores do Corredor de Inovação Agropecuário de São Paulo em relação a participação em ecossistemas de inovação do agronegócio. Para responder esses objetivos foi realizado um quantitativo, descritivo, utilizando o levantamento por meio de um questionário online enviado a todos os atores do Corredor de Inovação Agropecuária de São Paulo. A análise de redes sociais (ARS) foi utilizada para identificar os relacionamentos formais e informais nas redes geradas. Identificou-se que existe colaboração entre as regiões, predominando as parcerias formais e que as demandas tecnológicas dos atores nem sempre são por tecnologias emergentes ou recentes. As expectativas dos atores em relação a participar em ecossistemas de inovação, notou-se consonância com os estudos anteriores, mas com apontamentos sobre governança do território e desconhecimento da iniciativa.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".