A METODOLOGIA DO PLANO ESTADUAL DE CAPACITAÇÃO EM RECURSOS HÍDRICOS NO ESTADO DO PARÁ E SUA CONTRIBUIÇÃO PARA A GESTÃO DE RECURSOS HÍDRICOS NO ESTADO
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Assim como a Política Nacional de Recursos Hídricos, a Política Estadual de Recursos Hídricos do Pará (PERH/PA) prevê a implementação de instrumentos de gestão, se diferenciando, em nível estadual, pelo estabelecimento de um instrumento extra: capacitação, desenvolvimento tecnológico e educação ambiental. Nesse contexto, o objetivo deste capítulo foi relatar a experiência da metodologia empregada no Plano Estadual de Capacitação em Recursos Hídricos no estado do Pará (PECRH/PA). A Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Sustentabilidade do Pará (SEMAS/PA), órgão gestor dos recursos hídricos, utilizou como base metodológica do PECRH/PA o CapacitaRH, projeto desenvolvido pela Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA) (Brasil, 2018). Assim, o Plano foi resultado de dados coletados por meio de questionários eletrônicos enviados a quatro entes do Sistema Estadual de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Pará (SEGRH/PA): (i) Órgão Gestor de Recursos Hídricos (SEMAS/PA), (ii) Conselho Estadual de Recursos Hídricos (CERH/PA) e suas Câmaras Técnicas, (iii) Comitê da Bacia Hidrográfica do Rio Marapanim (CBHRM); e (iv) Usuários de recursos hídricos. Os 273 respondentes definiram 12 temas diferentes por ano, totalizando 48 temas para o quadriênio (2024-2027). Dessa maneira, o estado do Pará tem avançado na consolidação de ações, projetos e programas participativos destinados à conservação dos recursos hídricos, garantia de seus usos múltiplos e recuperação dos ambientes aquáticos.
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.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,016 |
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 découle