Working conditions in the forestry sector in Minas Gerais: an evaluation of the social life cycle
Notice bibliographique
Résumé
The forestry sector plays a fundamental role in both the economy and the environment, providing raw materials for tangible goods such as paper, furniture, and even inputs for steel production, as well as contributing intangible benefits such as climate regulation and the preservation of wildlife habitats. Despite the environmental and economic relevance of this activity, its social impacts are still underexplored in scientific literature and by the sector’s own companies. This study addresses Social Life Cycle Assessment (S-LCA) in the forestry sector and is divided into two articles. The first presents a bibliometric analysis to statistically examine the evolution of publications on S-LCA in the forestry sector and its relationship with public policies between 2003 and 2024. The results identified 49 studies in the Web of Science (WOS) database related to the topics analyzed and revealed a low application of public policies in the forestry sector using the S-LCA methodology. The second article aimed to conduct a Social Life Cycle Assessment (S-LCA) of the forestry sector in Minas Gerais, Brazil. Specifically, it sought to characterize and measure the social impacts arising from working conditions in the state’s silviculture sector. The database used refers to the first quarter of 2024 and was obtained from the Continuous National Household Sample Survey (PNAD Contínua). Various social indicators were collected and analyzed under the “working conditions” impact category, such as formal employment, wages, working hours, and social security coverage, among others. To measure the impact of working conditions, a reference scale was developed to compare the observed values with the reference benchmarks. The social life cycle analysis, using the adapted Type I methodology, classified the forestry sector as “regular” in social terms, with a score of -0.75 on a scale from -4 to 4. Finally, the study analyzed the correlation between the forestry sector and the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Positive impacts were found for SDG 1 (No Poverty) and SDG 3 (Good Health and Well-being), while challenges remain for SDG 5 (Gender Equality) and SDG 10 (Reduced Inequalities). This study provides the first quantitative diagnosis of social impacts in Minas Gerais’ silviculture sector through S- LCA, generating an essential baseline for corporate monitoring and public policy formulation.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».