Proposta metodológica para adequação das informações do Censo Demográfico do IBGE na análise da vulnerabilidade social a eventos extremos na zona costeira
Notice bibliographique
Résumé
Tendo em vista a intensificação dos efeitos dos eventos extremos nas zonas costeiras do Brasil, particularmente na Região Sul, são oportunos estudos que considerem a vulnerabilidade social das populações locais de forma a entender como estas podem ser mais ou menos afetadas por esses eventos. Neste sentido, diferentes estratégias para a caracterização da população sob risco e sua vulnerabilidade, tendo por base o uso de dados de censos demográficos, têm sido propostas por diversos autores, sobretudo ao longo das duas últimas décadas. Todavia, no país ainda é pequeno o debate relativo à seleção dos descritores mais efetivos e à representatividade espacial das amostragens censitárias disponíveis. Esse artigo tem por objetivo avaliar as limitações do uso de variáveis censitárias, através do desenvolvimento de uma metodologia capaz de ajustar o recorte espacial dos setores censitários do IBGE às áreas costeiras expostas a eventos extremos. Os resultados obtidos ilustram a importância de se realizar ajustes prévios quando da utilização dos setores censitários para estudos de vulnerabilidade social costeira.
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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 | 0,016 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».