O mercosul e a regulação ambiental : entre modelos, fatos e possibilidades
Bibliographic record
Abstract
O objetivo do presente estudo é verificar como o MERCOSUL vem tratando sua política ambiental, empreendendo uma análise a partir de três modelos estratégicos de regulação aplicáveis a zonas de integração econômica: concorrência regulatória, harmonização e cooperação, que é, em verdade, uma fórmula híbrida com algumas vantagens em relação aos outros dois. Ressalte-se, desde logo, que são poucos os estudos sobre regulação ambiental no MERCOSUL, o que confere importância à pesquisa, mormente se considerada sua abordagem original a partir de modelos estratégicos de regulação ambiental. O método de abordagem utilizado é o dedutivo, partindo-se de modelos abstratos com o escopo de verificar a adequação do MERCOSUL a eles. A pesquisa apontou que o bloco em apreço possui um Acordo-Quadro em matéria ambiental com traços bem característicos de um modelo cooperativo. Todavia, o contexto fático que se seguiu ao acordo não permitiu identificar maiores características dessa estratégia de regulação, o que levou a concluir que, de fato, há no MERCOSUL uma concorrência regulatória em matéria ambiental. Assim, devido às críticas empreendidas à concorrência regulatória, conclui-se que o modelo não é totalmente eficaz para a promoção de uma política ambiental efetiva, bem como para o avanço do processo integracionista. Ao final, são expostas algumas contribuições visando ao aperfeiçoamento da política ambiental mercosulina.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| 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".