Avaliação da efetividade de manejo das unidades de conservação de proteção integral em Minas Gerais
Notice bibliographique
Résumé
Este trabalho buscou avaliar a efetividade de manejo a partir da coleta de dados em campo, através da aplicação de questionários aos gerentes dessas áreas e consulta a dados secundários das instituições gestoras. A metodologia de questionário utilizada foi a "Matriz de Cenários", em que se estabeleceram cenários possíveis, desde a pior até a melhor situação esperada de cada um dos indicadores de manejo escolhidos. Os resultados apontaram que a criação de unidades de conservação, em Minas Gerais, tem ocorrido sem a perspectiva de que estas venham cumprir seus objetivos estabelecidos em sua criação ou definidos na escolha da sua categoria. Constatou-se que apenas uma unidade de conservação apresentava nível satisfatório de manejo e 60% das unidades exibiram nível insatisfatório de manejo. As unidades nacionais presentes em Minas Gerais apresentavam, em média, resultados melhores que as estaduais, ressaltando-se que, do total, 87% (34 unidades) não possuíam Plano de Manejo, nem se encontravam em fase de planejamento. O quadro demonstrado neste estudo deixa clara a necessidade de repensar o processo de criação e gestão de unidades de conservação em Minas Gerais. E, em comparação com outros estudos, observou-se que essa é também uma realidade de outros estados, como São Paulo, Rio de Janeiro e Mato Grosso.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».