A FALTA DE PROFISSIONALIZAÇÃO NA PARADIPLOMACIA BRASILEIRA: LIMITES INSTITUCIONAIS E DESAFIOS PARA A INTERNACIONALIZAÇÃO SUBNACIONAL
Bibliographic record
Abstract
[pt] Este estudo investiga a paradiplomacia brasileira a partir da perspectiva da profissionalização e da institucionalização das ações internacionais subnacionais. Dialogando com Cornago (2010), evidencia-se que a atuação internacional não é exclusiva do Estado-nação, mas envolve múltiplos atores e interesses. As reflexões de Peters (2001) sobre profissionalização na gestão pública e de Gaetani (2008) sobre capacidades institucionais revelam a fragilidade técnica e a instabilidade administrativa que caracterizam muitas iniciativas paradiplomáticas no Brasil. A partir de Ferreira (2015), demonstra-se que a ausência de marcos legais e de carreiras específicas compromete a continuidade dessas ações. A análise empírica concentrou em estudos de caso no Brasil — Rio Grande do Sul, Aracaju e São Paulo — e em experiências internacionais de referência, como a Catalunha, o Quebec e os Estados Unidos. Os resultados indicam que a combinação entre baixa profissionalização e alta rotatividade gera uma descontinuidade particular, pouco explorada na literatura. Assim, a pesquisa confirma premissas teóricas consolidadas, mas também contribui para ampliá-las ao mostrar que, no contexto subnacional, a profissionalização é elemento essencial para a consolidação da paradiplomacia como política de Estado.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".