Impacto do Programa de Desenvolvimento Rural do Continente na Instalação de Jovens Agricultores no Norte de Portugal
Bibliographic record
Abstract
A renovação geracional e o ingresso de jovens agricultores na atividade são condições indispensáveis para a dinamização do setor agrário e dos territórios rurais, sendo ainda um dos temas mais abordados nas Políticas Públicas Agrícolas ao longo do tempo. Este estudo teve como objetivo analisar o impacto da ação 3.1, «Jovens Agricultores», do Programa de Desenvolvimento Rural do Continente (PDR 2020), na instalação de jovens agricultores no Norte de Portugal, entre 2016 e 2018. Foram inquiridos 203 jovens agricultores que desenvolviam, no seu todo, 44 atividades agrícolas distintas, numa estratificação da população com 259 grupos diferenciados por localização, valor de investimento validado e setor de atividade. A maioria dos inquiridos mostrou-se «insatisfeita» ou «muito insatisfeita» com a produção obtida e com a rentabilidade das suas explorações face ao esperado. Depois de atingida a data do termo da operação, a esmagadora maioria dos inquiridos tencionava manter a atividade da exploração agrícola, embora com menor área e/ou efetivo animal. A bovinicultura (leite e carne) e a castanha foram as atividades agrícolas mais fiáveis, contrariamente aos espargos, cogumelos, helicicultura, apicultura e maracujá.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 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".