A study of contaminated land in São Paulo city, Brazil and mainly adopted remediation process face a deficient database
Notice bibliographique
Résumé
Since emblematic environment contaminated cases, as Love Canal in United States was found out, the discussion regarding contaminated land are common in scientific community, covering subjects as urban planning, public health and availability of natural resources. Concerns with environment contamination are also relevance because can impact the progress to The Sustainable Development Goals, a global blueprint to develop a sustainable future. Contaminated land refers to areas that have been contaminated by industrial activities, irregular waste disposal or toxic substances. Lack of management of these areas can harm the development of sustainable future, for the cities and citizens. Therefore, the existence and availability of data on the areas that are contaminated is necessary to create better urban planning. In Brazil there are not federal programs to deal with contaminated sites and a federal database regarding this information is absent. However, So Paulo State has been a pioneer in management of contaminated areas in Brazil, developing laws and regulations, since 1999. The aim of this research is to present data regarding contaminated areas in municipality of So Paulo, in five districts, providing information about the scattering of contaminated areas across the districts, the main polluting activity, also observing aspects as revitalization and clean-up process to realize if the remediation process is occurring in the city. This study is a qualitative exploratory research, with information obtained from secondary sources. The results indicated that the main polluting activity is gas station, the process of revitalization and clean-up is happening in all districts evaluated, also showed that environment compartment more affected is Groundwater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».