Sustentabilidade e inovação: um estudo sobre o incentivo e a difusão das patentes verdes
Bibliographic record
Abstract
Examinadora, designada pelo Colegiado do Programa de Pós-Graduação em Direito, assim composta: Professoras/es Doutoras/es: Guillermo Palao Moreno -Universidade de Valência (com participação online da cidade de Valência/Espanha); Keila Pacheco Ferreira -UFU; e Thiago Gonçalves Paluma Rocha -UFU -orientador da candidata.Iniciando os trabalhos o presidente da mesa, Dr. Thiago Gonçalves Paluma Rocha, apresentou a Comissão Examinadora e a candidata, agradeceu a presença do público, e concedeu à discente a palavra para a exposição do seu trabalho.A duração da apresentação da discente e o tempo de arguição e resposta foram conforme as normas do Programa.A seguir o senhor presidente concedeu a palavra, pela ordem sucessivamente, às/aos examinadoras/es, que passaram a arguir a candidata.Ultimada a arguição, que se desenvolveu dentro dos termos regimentais, a Banca, em sessão secreta, atribuiu o resultado final, considerando a candidata: APROVADA.Esta defesa faz parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Mestre.O competente diploma será expedido após cumprimento dos demais requisitos, conforme as normas do Programa, a legislação pertinente e a regulamentação Ata de Defesa -Pós-Graduação 5 (6106198) SEI 23117.
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 | 0.035 | 0.117 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".