Estudo dos fatores envolvidos no processo de localização de usinas e destilaria: um estudo de caso do setor sucroalcooleiro brasileiro
Bibliographic record
Abstract
Aproveitar oportunidades de negócios em ambientes turbulentos e instáveis, os quais envolvem aspectos econômicos e ambientais, tem sido a razão de existência das empresas, as quais mudam e reconfiguram espaços no mundo. Dentro desse contexto, é importante mencionar o avanço recente na expansão da cultura da cana de açúcar, que vem ocorrendo nesta última década. Estes eventos originados pelo aumento da demanda interna do etanol devido às inovações tecnológicas relacionadas à entrada no mercado nacional do carro flexfuel em 2003 e, ainda na crescente demanda externa do etanol, por alterações na legislação em termos de mandatórios em países como Japão, Canada, Estados Unidos. Nesse ambiente, o estudo deste setor revela-se de grande importância, pois, além do etanol ser um combustível alternativo, sua produção envolve um setor com características únicas (trata-se de uma atividade produtiva integrada), capaz de produzir novas contribuições a Teoria da Localização. Dessa maneira, o objetivo desta tese foi de identificar os fatores importantes capazes de definir um local como ideal e, os fatores que podem levar ao descarte de locais na localização de Usinas e Destilarias do setor Sucroalcooleiro Brasileiro. O estudo foca inicialmente as teorias Clássica e Neoclássica da localização, e a seguir explora os estudos a respeito do setor. Nesse sentido, estes componentes teóricos formam a base de sustentação dos objetivos propostos e da questão de pesquisa. Na metodologia o uso de diferentes ferramentas de análise, como a metodologia Delphi e os Estudos de Casos Múltiplos, propiciaram responder a questão de pesquisa. As entrevistas, com especialistas e com gestores das empresas possibilitaram obter as evidências objetivas das localizações ocorridas no setor. Isso determinou a convergência do estudo para a etapa de análise de resultados, oportunizando a identificação das especificidades do setor.Nos aspectos, relacionados à localização das unidades produtivas foi possível identificar as características, dos fatores que determinam sua localização. Classificaram-se os fatores em três tipos: Fatores essenciais, sem os quais a unidade não se localizará, e estão relacionados:à disponibilidade de terras mecanizáveis; a água em volume suficiente para irrigar a lavoura e a manutenção da planta; a vi variedade da cana adaptada à região de plantio e, por fim a estrutura de solo determinada por suas propriedades físico-químicas. Verificou-se ainda, que os fatores de Descarte de locais, estão relacionados: a terras sem possibilidade de mecanização; água insuficiente para abastecer a unidade produtivae ao fator delimitador da localização que está relacionado à competição por terras com outras unidades do setor. Foram identificados ainda dentro dos fatores essenciais, fatores considerados sensiveis, os quais apresentam um elevado grau de possibilidade de fracasso das operações da unidade ao longo do tempo. Tais fatores estão relacionados: dimensionamento errôneo do fornecimento de água para a unidade, mão-deobra sem qualificação, legislação ambiental com possíveis alterações e, terras sem estrutura de solo. Ficou claro ainda, a contribuição de outros fatores na localização como: transporte, canais de distribuição, mão de obra, incentivos de governo, legislação ambiental. Tais fatores foram citados como importantes, mas não determinam a localização da unidade produtiva.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".