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Enregistrement W4407689522 · doi:10.26848/rbgf.v18.2.p1445-1464

Características Físicas e Hidráulicas de Bacias de Retenção Implementadas Pelo Programa “Vida Nova Rio Formiga"

2025· article· pt· W4407689522 sur OpenAlexaboutno aff
Tainara Silveira Leal Chicri, Alice Raquel Caminha, Ricardo Sousa Cavalcanti, Michael Silveira Thebaldi, Leyser Rodrigues Oliveira, Vladimir Antonio da Silva

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Geografia Física · 2025
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Sustainability and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As bacias de retenção são técnicas de conservação de solo para acúmulo temporário de água e sedimentação de sólidos em suspensão. A avaliação da potencialidade de implantação destas estruturas foca nos aspectos de custos e operação, porém pouca atenção tem sido dada ao fato de que a técnica demanda manutenção constante. Este estudo avaliou as características físicas e hidráulicas de bacias de retenção do programa “Vida Nova Rio Formiga”, construídas em áreas de estrada e pastagem. Utilizou-se um sistema de monitoramento da infiltração, além do permeâmetro de Guelph e penetrômetro de impacto tipo Stolf para determinação da condutividade hidráulica do solo saturado e a resistência à penetração, respectivamente. Verificou-se que as bacias em áreas de estrada receberam mais água e sedimentos comparadas às de pastagem. As bacias B9 e B3 tiveram as maiores variações no nível de água, enquanto a B2, a menor. Quanto à condutividade hidráulica, B4 e B2 (pastagem) apresentaram maiores valores, ao contrário de B9 e B1 (estrada). A resistência à penetração foi maior em área de pastagem. Os resultados destacam a necessidade de manutenção cuidadosa e a importância de considerar a compactação do solo e controle de sedimentos para otimizar a função das bacias de retenção.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,291 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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