MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417162911 · doi:10.11159/ijepr.2025.010

Nature-Based Solutions to Rehabilitate Erosion Processes in a Brazilian Urban Settlement

2025· article· W4417162911 sur OpenAlexvenueno aff
Lara Pessl, Maria Thereza Fonseca, Juni Cordeiro, Maria Giovana Parizzi, Maria Rita Scotti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Pollution and Remediation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFoundation for Scientific and Technological Development in HealthUniversidade Federal de Minas GeraisCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésErosionSettlement (finance)Human settlementWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study site, an informal settlement in Contagem, within the Belo Horizonte metropolitan area, faces severe erosional processes.This degradation stems from urban expansion's profound impact on a landscape characterized by a high density of headwaters.The rapid and intense urbanization has significantly altered natural hydrological pathways, leading to gully formation in preserved areas and ravines in urbanized sectors.Given this critical environmental context, rehabilitation procedures employing nature-based solutions (NBS) were recommended.A model was proposed for the restoration of degraded water channels, stabilization of eroded slopes, and improvement of urban thoroughfares, directly targeting areas most impacted by erosional phenomena.Consequently, a threetiered restoration framework was established for the site: 1channel restoration, focused on managing water velocity and flow dynamics; 2-slope restoration, implemented in two stages-physical stabilization via berm construction along contour water lines and biological stabilization through the planting of herbaceous and woody species; 3-street restoration, aiming to enhance hydrological pathways via gutters and collector drains, as well as to boost permeability through rain garden construction.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Environmental Pollution and RemediationMême sujetLand Use and Ecosystem ServicesTravaux en français237 207