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Record W4416774323 · doi:10.29327/5732036

Evolução, impacto e potencial dos parques tecnológicos do Brasil

2025· book· pt· W4416774323 on OpenAlexfundno aff
Adriana Ferreira de Faria, Igor Santos Tupy, Jaqueline Akemi Suzuki Sediyama, Sheila Oliveira Pires

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Sciences
Canadian institutionsnot available
FundersUniversidade de São PauloFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroUniversidade Federal do Rio de JaneiroUniversidade Federal de Minas GeraisUniversidade Estadual de Santa CruzInternational Council for Canadian Studies
KeywordsContext (archaeology)Work (physics)SustainabilityProcess (computing)Government (linguistics)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Em função da relevância do movimento de parques tecnológicos no Brasil, é necessário desenvolver um quadro sistêmico que permita realizar análises científicas e técnicas cada vez mais assertivas sobre a evolução, os impactos e os principais gargalos para o sucesso, bem como estabelecer estratégias para alavancar a performance destes empreendimentos e de suas organizações vinculadas. As análises devem considerar os recursos necessários (estruturais e financeiros) e disponíveis (capital intelectual e tecnológico), a fim de que seja possível estabelecer políticas eficazes, que utilizem bem os recursos públicos, para que os parques manifestem todo o potencial pretendido, cumprindo a missão institucional de vetores de inovação tecnológica, desenvolvimento e prosperidade, para a qual foram criados. Nas perspectivas social, ambiental e econômica do desenvolvimento sustentável, as políticas públicas devem contribuir para a construção de uma nova matriz econômica para as regiões e o país, que inclua, dentre outros, a criação e consolidação de empresas de base tecnológica, e, consequentemente, a geração de emprego e renda de qualidade, promovendo o bem-estar social. Este objetivo só pode ser alcançado por meio da inovação e do desenvolvimento tecnológico, que dependem de sólida base científica e um sistema educacional de excelência mundial. Os parques tecnológicos, enquanto ambientes promotores de inovação, representam uma das alternativas viáveis na construção deste caminho. No contexto acima, foi desenvolvido este estudo “Evolução, impacto e potencial dos parques tecnológicos do Brasil”, com o apoio institucional do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e científico e técnico do Núcleo de Tecnologias de Gestão (NTG), grupo de pesquisa e extensão tecnológica da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Este trabalho dá continuidade ao estudo realizado e publicado em 2021, “Parques tecnológicos do Brasil”. Nesta edição, serão apresentadas as informações mais atuais e relevantes sobre os parques tecnológicos do Brasil, tendo como referência os dados provenientes da Plataforma MCTI-InovaData-Br , com a linha de base de janeiro de 2025 e indicadores da série histórica de 2018 a 2024. Conforme os resultados deste Estudo, o país possui 113 parques tecnológicos, sendo 64 parques em estágio de operação, com 2.706 empresas e organizações vinculadas, 42 parques em implantação e 7 parques em planejamento. Os parques tecnológicos, enquanto áreas de inovação, devem impactar seu território, contribuindo com o planejamento urbano do seu entorno e fortalecimento das relações do ecossistema de inovação e empreendedorismo, à medida que incorporam programas e/ou mecanismos de geração de empresas de base tecnológica, como hubs de inovação, incubadoras, aceleradoras, laboratórios abertos, espaços makers, dentre outros. Todas estas relações ratificam o papel dos parques tecnológicos como organizações intermediárias do modelo de inovação proposto pela Hélice Tríplice, capazes de mobilizar empresas, governos e universidades, de forma colaborativa, na busca de soluções tecnológicas inovadoras que contribuam para o cumprimento de sua função social de promotor de desenvolvimento para o território. Assim, a tese deste Estudo é que a evolução, o impacto e o potencial dos parques tecnológicos do Brasil só poderão ser bem avaliados a partir de um framework de avaliação que entende as relações entre os ambientes de inovação e destes com os ecossistemas de empreendedorismo, educação e CT&I, em um modelo de inovação sistêmico, à luz da Triple Helix, no qual a inovação tecnológica é a força motriz para o desenvolvimento sustentável. O trabalho foi organizado nesta Apresentação, que aborda os conceitos e contextos de possíveis relações causais do sistema de empreendedorismo e CT&I, no qual os parques estão inseridos. Nesta seção, será apresentada a metodologia de pesquisa adotada, construída numa perspectiva de construtos de performance, monitoramento e avaliação. O Capítulo 2 aborda a evolução do movimento de parques tecnológicos no Brasil, enquanto o Capítulo 3 apresenta o impacto dos parques e de suas empresas vinculadas. Os Capítulos 2 e 3 apresentam análises e discussões considerando, também, o movimento de parques em nível mundial. Por fim, as discussões que buscam apontar direcionamentos estratégicos para as políticas públicas e gestão de parques tecnológicos no Brasil, considerando o potencial destes empreendimentos.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.228
Threshold uncertainty score0.454

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.008
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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