Competição entre postos de gasolina em pequenos municípios brasileiros: uma análise a partir de um modelo de entrada empírico

Usa-se um tradicional modelo empírico de entrada para investigar o grau de competição em mercados locais de postos de gasolina no Brasil. Mostra-se como o número de firmas nos mercados varia com mudanças na demanda e na competição com dados para 2.590 municípios considerados mercados isolados. Os resultados mostram alteração na conduta competitiva com o aumento no número de postos, sobretudo até a entrada do quinto posto. O modelo utilizado não requer dados de preços e, a partir de características dos mercados, tais como população e número de firmas, pode indicar se há um padrão geral de conduta anticompetitiva no varejo de combustíveis em pequenos municípios brasileiros.This study uses a traditional empirical entry model to investigate the degree of competition in local gas stations markets in Brazil. The model shows how the number of firms in an oligopolistic market varies with changes in demand and market competition with data for 2.590 geographically isolated markets. The results demonstrate that competitive conduct changes as the number of gas stations increases, especially before the entry of the fifth firm. The model used does not require price data and, through other market characteristics such population and number of firms, it can indicate if there is a global anti-competitive pattern in the wholesale gasoline industry at small Brazilian municipalities

Entry games for the airline industry

In this paper we review the literature on static entry games and show how they can be used to estimate the market structure of the airline industry. The econometrics challenges are presented, in particular the problem of multiple equilibria and some solutions used in the literature are exposed. We also show how these models, either in the complete information setting or in the incomplete information one, can be estimated from i.i.d. data on market presence and market Characteristics. We illustrate it by estimating a static entry game with heterogeneous firms by Simulated Maximum Likelihood on European data for the year 2015

Impacts of Bolsa Família Programme on income and working offer of the poor famílies: an approach using the treatment of quantile effect

O impacto do Programa Bolsa Família (PBF) ao longo das distribuições da renda e da jornada de trabalho das famílias pobres brasileiras foi verificado utilizando os microdados do Censo Amostral do IBGE de 2010 e o estimador do Efeito Quantílico do Tratamento (EQT) de Firpo (2007). O grupode tratamento e o grupode controleforam amboscompostos por famílias elegíveis ao programa, porém entram no grupo de tratamento apenas as famílias que efetivamente receberam o benefício. As famílias que participam do PBF, quando comparadas às famílias não beneficiadas: a) podem ter jornada de trabalho maior, menor ou semelhante, dependendo do quantil analisado; e, b) têm menor renda oriunda do trabalho para todos os quantis da distribuiçãoThe impact of Bolsa Família Program (BFP) along with the distributionofworkincomeandworkday ofBrazilianpoorfamilieswasevaluated using microdata from the 2010 Sample Census of IBGE and the Quantile Treatment Effect estimator proposed by Firpo (2007). Both treatment and control groups were based on families eligible to the Program, but only familiesthat actuallyreceivedthebenefitswereincludedinthetreatment group. Families registered as PBF beneficiaries, when compared to non beneficiary families: a) may work more, less or the same, depending on the quantile of the distribution; and, b) receive less for the work done at all quantiles of the distributio

Compreensão da relação interpessoal enfermeiro-paciente em uma unidade de atenção primária fundamentada em Imogene King

Objetivo: compreender a relação interpessoal entre o enfermeiro e o paciente, sob a ótica do sistema interpessoal de Imogene King. Método: estudo qualitativo com dois grupos focais realizados em uma Unidade de Atenção Primária à Saúde. Os dados foram analisados por categorização temática tendo como arcabouço teórico analítico o Sistema Interpessoal do Modelo Conceitual de Sistemas Abertos. Resultados: As análises permitiram a formulação de três categorias: 1) ações da interação e comunicação impulsionadoras da efetividade nas relações interpessoais; 2) tempo e virtudes na interação e no papel do enfermeiro nas relações interpessoais; e 3) tensões nas relações interpessoais. A interação no cuidado de enfermagem esteve relacionada a ações que envolviam atenção e carinho que resultaram em vínculo terapêutico quando a comunicação foi compreensível. A interação tornasse efetiva quando há tempo suficiente para o conhecimento mútuo. Os papéis de cada sujeito estiveram permeados pelas virtudes da responsabilidade, paciência e sabedoria. A relação interpessoal pode sofrer fissuras com ações que desequilibram a relação, surgindo o estresse ou mesmo a violência. Conclusão: a relação interpessoal entre enfermeiro e paciente foi marcada por comportamentos permeados pela linguagem, capazes de serem compreendidos pelo sistema interpessoal

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost