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Enregistrement W4281681958 · doi:10.11606/t.11.2022.tde-09062022-161841

O javali (>i<Sus scrofa>/i<) no Brasil: controle, prevenção e impactos econômicos

2022· dissertation· pt· W4281681958 sur OpenAlexaff
Gustavo Dantas Lobo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\n Nas últimas três décadas o Brasil presenciou de forma quase inerte a expansão da população do javali. Espécie exótica e invasora, o javali é considerado uma das 100 piores pragas agrícolas do mundo. Dotado de características excepcionais que propiciam alta adaptabilidade à quase qualquer bioma (alta reprodução, hábitos alimentares heterogêneos e falta de predador natural), o javali vem expandindo seu território, ocupando cerca de 30% dos municípios brasileiros. Além do impacto econômico direto na forma de predação de lavouras, o javali representa uma ameaça iminente, tanto em termos sanitários, uma vez que é depósito de inúmeras doenças, podendo comprometer a sanidade humana e dos rebanhos, quanto em termos ambientais, uma vez que compete por recursos com animais silvestres, contamina e assoreia nascentes e preda fauna e flora. Diante desse conflito entre fauna e seres humanos, mais acentuado pela questão do javali, é primordial refletir acerca de uma política de fauna pautada no manejo. É exatamente nesse ponto que a presente tese procura contribuir. Através das informações (escassas) relacionadas ao javali no Brasil, a presente tese representa um esforço em avaliar três aspectos primordiais do processo de invasão de uma espécie exótica: i) controle; ii) prevenção; iii) impacto econômico. Para tal, diversas estratégias foram adotadas. Para o controle, foram utilizadas informações dos relatórios de manejo afim de se identificar quais fatores relacionados ao engajamento de caça afetam a produtividade da caça. Tais resultados são fundamentais para pautar as decisões acerca das políticas de manejo. No campo da prevenção, foi construído um modelo com o intuito de definir áreas prioritárias, tanto para o controle quanto para a prevenção. Partindo do pressuposto que características edafoclimáticas e de uso da terra afetam a probabilidade de existência do javali e que quanto maior essa probabilidade, maiores as chances de prosperidade da espécie, aqueles municípios com alta probabilidade de presença e que já registraram a presença do javali foram classificados como prioridades para o controle. De forma análoga, aqueles que ainda não tem registro, mas que possuem alta probabilidade de ocorrência (ou seja, possuem as características adequadas para a prosperidade da espécie) são classificados como prioridade para a prevenção. Por fim, no âmbito dos impactos econômicos, foi construído um modelo de dinâmica de sistemas capaz de relacionar a dinâmica populacional do javali e sua relação com os impactos econômicos e com o esforço de controle. Um modelo desse tipo possui alta adequabilidade, interatividade e simplicidade, podendo ser aplicado a qualquer município para uma aferição rápida dos impactos econômicos oriundos da presença do javali. Vale ainda ressaltar o esforço realizado para captar as percepções de agentes relacionados à agropecuária em relação ao fenômeno de invasão do javali. Para tal, foram aplicados 228 questionários online buscando evidenciar questões como os impactos relacionados ao javali e os principais desafios para o controle. Os resultados reforçam as externalidades negativas oriundas da presença do javali e a necessidade de aprimoramento da política de fauna no Brasil, em especial a exótica.\n

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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