Identificação de forçantes ambientais atuantes no aumento de vulnerabilidade em comunidades da Bacia Amazônica
Notice bibliographique
Résumé
A pandemia de COVID-19 acentuou vulnerabilidades em comunidades tradicionais na América Latina. Junto com os desafios que a própria doença instaurou, essas comunidades estão expostas à múltiplas ameaças socioeconômicas e ambientais, que se cruzam e moldam os caminhos de recuperação traçado por cada uma. O projeto Vozes em Recuperação se concentra em compreender e apoiar os caminhos de recuperação de comunidades marginalizadas no Brasil, Colômbia e Peru. Este trabalho é uma primeira iniciativa para identificar ameaças ambientais que acometem cada sítio de estudo escolhido. Foram identificadas múltiplas ameaças ambientais, como mudanças climáticas e incêndios florestais. O processo de tomada de decisão em torno da recuperação sustentável dessas comunidades pode ser mais eficaz, uma vez que essas ameaças e vulnerabilidades sejam diagnosticadas e melhor compreendidas. ABSTRACT: The COVID-19 pandemic has accentuated the vulnerabilities of traditional communities in Latin America. Along with the challenges that the disease itself has created, these communities are exposed to multiple socioeconomic and environmental threats, which intersect and shape the recovery paths traced by each one. The Voices in Recovery project focuses on understanding and supporting the recovery paths of marginalized communities in Brazil, Colombia, and Peru. This work is the first initiative to identify environmental threats that affect each chosen study site. Multiple environmental threats were identified, such as climate change and forest fires. The decision-making process around the sustainable recovery of these communities can be more effective, once these threats and vulnerabilities are diagnosed and better understood.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».