AGENTE OPERACIONAL·último ciclo: 27/04/2026
Manual Metodológico v1.0

Metodologia

Análises produzem leitura; infraestruturas decisórias produzem capacidade contínua de alocar recurso sob restrição. O agente do GEN é desenhado como a segunda categoria — desde a curadoria teórica até a integração com frameworks ICMA.

"Rigor sem clareza vira artigo acadêmico. Clareza sem rigor vira marketing. A combinação produz infraestrutura — e infraestrutura é o que move recursos sob escala."
— Princípio orientador deste manual
§4 · Conceitos · Quatro pilares teóricos

Tradições integradas

David Harvey

Padrões espaciais de acumulação → Gini intra-municipal e razão renda urbana/rural.

Amartya Sen

Capabilities approach → liberdade substantiva como métrica de desenvolvimento.

Boaventura de Sousa Santos

Epistemologias do Sul → curadoria de saberes não-hegemônicos como insumo.

Milton Santos

Geografia ativa do território → mesorregião como unidade comparativa.

§6.5 · Motor causal

Quatro tradições da inferência causal

Tradição
Autor-chave
O que resolve
DAGs causais
Pearl
Distingue P(Y|X) de P(Y|do(X)). Identifica confundidores e quando um efeito causal é estimável a partir de dados observacionais.
Causalidade não-linear
Granger · Hsiao
Defasagens temporais entre variáveis. X Granger-causa Y se passado de X melhora a previsão de Y. Crítico para variáveis institucionais.
Painel hierárquico
Hsiao · Wooldridge
Controla heterogeneidade municipal não-observada via efeitos fixos, separando-a de tendências comuns.
Economia institucional
North · Acemoglu · Ostrom
Path dependence; instituições inclusivas vs. extrativistas. Justifica o componente Prontidão.
§6 · Pipeline operacional

9 fases do agente

1
POR ONDE
Curadoria teórica
output → Documento de Curadoria de Atores
2
QUEM
Bases empíricas oficiais
output → Data Warehouse versionado
3
ONDE
Recorte territorial
output → Camada PostGIS municipal
4
COM QUEM
Ecossistema de atores
output → Tabela atores_municipio + arranjos
5
COMO · Causalidade
Motor causal (DAGs)
output → Estimativas causais identificadas
6
COMO · Cenários
Modelagem de futuros
output → Trajetórias + Monte Carlo P5–P95
7
POR QUÊ
Premissas estratégicas
output → Pesos calibrados + critérios
8
INDICADORES
Painel consolidado (8 KPIs)
output → Dashboard + reporting ICMA
9
DECISÕES
Mapa de Decisão
output → Top 10 + recomendação executiva
§10.3 · Critérios de gate

Disciplina de qualidade por entregável

Cada etapa só avança após gate explícito atendido. Esta disciplina evita que falhas se propaguem e força tratamento de problemas no momento em que aparecem.

1. Atores

Curadoria assinada por todos do Comitê Acadêmico; ≥ 80% dos links DOI verificáveis.

2. Dados

Cobertura ≥ 90% para municípios brasileiros; zero registros em quarentena no fluxo final; checksum validado.

3. Motor

DAG aprovado; identificabilidade verificada para ≥ 80% das relações; passa testes de placebo e sensibilidade.

4. Cenários

Variância do score entre cenários ≤ 0,15 para top decis; Monte Carlo n ≥ 10.000; trajetórias coerentes em validação cruzada.

5. Mapa

Recomendação validada pelo Conselho; banda de confiança publicada; SROI Top 10 nas faixas de aceitabilidade.

§10.4 · Cadência operacional

Pós-implantação

Mensal

Atualização CAGED, BCB SGS, DataSUS; recálculo do score; relatório de mudanças no Top 50.

Trimestral

PNAD; recalibração de premissas dos cenários; reporte de governança (drift, qualidade, recalibrações).

Anual

RAIS, INEP, SNIS; revisão estratégica completa; auditoria externa para arranjos ICMA.

Por evento

Recoleta extraordinária quando: marco regulatório muda; macro sai > 1σ; auditor identifica inconsistência.