Percepção do impacto de eventos extremos sobre a produção pela população do estuário Amazônico
Notice bibliographique
Résumé
Mudanças climáticas e processos de adaptação à essas mudanças têm sido foco de inúmeras pesquisas. Na Amazônia, a pesquisa tem focado principalmente na análise da interação entre desmatamento. Com objetivo de analisar a percepção sobre mudanças climáticas e o impacto em relação vários tipos de eventos para população de várzea do estuário Amazônico foram entrevistados com base em 239 entrevistas semiestruturadas. Os entrevistados relatam que o impacto de temperatura mais altas, muita chuva e grandes marés afetam a produção negativamente enquanto temperatura mais baixa que o normal, pouca chuva e baixa maré, para a maioria, não afeta a produção. Uma das principais atividades da região é a extração do açaí e estima-se que o impacto da temperatura mais alta do que um ano normal reduza a producao em em média em 45%. Em relação à pesca, em torno de metade informa que a temperatura reduz a produção. Também a maré alta afeta a pesca e a intensidade maior de chuvas afeta a produção de mandioca. Ainda há pouca visão de como reduzir esses efeitos mas um grupo menor acredita que reduzir desmatamento e reflorestar beneficiaria a produção do açaí. Com base na percepção do impacto de eventos extremos sobre a produção é possível antecipar os impactos de longo prazo de mudanças climáticas e melhor preparar a população para ações mitigadoras.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».