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Enregistrement W2647920411 · doi:10.18677/encibio_2017a100

USO E OCUPAÇÃO DA TERRA EM ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE NO MUNICÍPIO ALTA FLORESTA, MATO GROSSO

2017· article· pt· W2647920411 sur OpenAlexaff
Charles Caioni, Sandra Mara Alves da Silva Neves, Sheila Caioni, Tiago de Lisboa Parente, Bruniely Rodrigues

Notice bibliographique

RevueEnciclopédia Biosfera · 2017
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGeography and Environmental Studies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A supressão das áreas de matas ciliares decorrente das ações antrópicas vêm causando ao longo dos anos, fortes impactos na disponibilidade hídrica das microbacias.Em meio a este contexto encontra-se a microbacia Lago da Capivara, que em decorrência de posicionamento geográfico, torna-se estratégica para o futuro abastecimento urbano do município Alta Floresta, Mato Grosso.Nesta ótica, objetivou-se analisar os principais usos e ocupações da terra da microbacia Lago da Capivara, no município de Alta Floresta MT.Por meio do software ArcGis 9.3 realizou-se o procedimento de classificação de uso e ocupação da terra, na imagem SPOT 2.5 do ano de 2007, cedida pela Secretaria Municipal de Alta Floresta -SECMA.As categorias utilizadas foram: Floresta Ombrófila Aberta, Influencia Urbana, Massa d´Água, Pastagem Plantada e Solo Exposto.Quantificou-se também a dimensão das Áreas de Preservação Permanente (APPs), de acordo com a lei de nº 12.651/2012.Constatou-se que 41,61% das áreas da microbacia são ocupadas por pastagens, seguida de 25,41% por influência urbana.Contudo para as APPs observou-se que 52,66% encontram-se ocupadas por remanescentes florestais, seguido por 23,38% de monocultivos de forrageiras, 17,97% por influência urbana, 5,62% por massa d'agua e 0,37% por solo exposto.De modo geral identificou-se a necessidade de imediatas medidas de mitigação nas perdas da cobertura florestal dentro da microbacia Lago da Capivara.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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