BRASIL E MÉXICO NAS CADEIAS GLOBAIS DE VALOR: ANÁLISE COMPARATIVA BASEADA NA INTENSIDADE TECNOLÓGICA DA PRODUÇÃO INDUSTRIAL
Bibliographic record
Abstract
Este estudo tem como objetivo traçar um comparativo da integração brasileira e mexicana nas Cadeias Globais de Valor (CGVs), conforme a intensidade tecnológica da produção industrial (1990-2013). A análise é feita com base nos recentes índices disponibilizados pela OCDE/OMC, que se referem a participação dos países nas CGVs. Estes indicadores sugerem que o grupo industrial de média-alta intensidade tecnológica foi o mais integrado nas CGVs, tanto para o Brasil como para o México. Entretanto, observa-se que os setores industriais mexicanos, em regra, são mais integrados que os brasileiros. Ao analisar o balanço de pagamentos tecnológico (BPT) desses setores, verificou-se que, para o Brasil, quanto maior a intensidade tecnológica, maior o déficit comercial, enquanto que para o México quanto maior intensidade tecnológica, menor o déficit, sinalizando que os setores industriais mexicanos de maior intensidade tecnológica apresentam maiores potenciais de inserção nas CGVs comparativamente aos brasileiros. Portanto, o BPT e sua relação dinâmica com as CGVs explica grandemente o diferencial de inserção das duas economias na produção global.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".