El rol del instituto de ciencias agrarias de la UFMG en la gestión del cambio climático en las regiones semiáridas
Notice bibliographique
Résumé
La Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG), a través de su Instituto de Ciencias Agrarias (ICA), ha estado formando recursos humanos calificados para trabajar en diversos segmentos del sector agrícola, implementando proyectos de investigación y extensión que impactan la cadena productiva alimentaria en la región semiárida de Minas Gerais. Las acciones prioritarias incluyen la búsqueda de alternativas sostenibles relacionadas con la prevención, adaptación y mitigación del cambio climático en la región, que es más vulnerable debido a las condiciones climáticas que restringen los cultivos y dificultan la actividad agrícola. Por lo tanto, este artículo resume la investigación y los principales resultados obtenidos mediante acciones integradas para aumentar la producción de alimentos y actuar en la prevención y el control del cambio climático en la región semiárida de Minas Gerais, Brasil. Es evidente que la investigación del ICA/UFMG, orientada a aumentar la productividad agrícola en la región semiárida de Minas Gerais, ha impactado la producción alimentaria, aportando beneficios económicos, sociales y ambientales a la región. Los resultados de estos estudios se difunden ampliamente a través de publicaciones científicas nacionales e internacionales, así como mediante jornadas de campo, actividades de extensión comunitaria y la elaboración de informes que pueden fundamentar las políticas públicas destinadas a promover una agricultura más sostenible. Se destaca la necesidad de una inversión continua en investigación, políticas públicas e incentivos económicos, ya que estas acciones son esenciales para facilitar la adopción de las soluciones generadas y garantizar la producción sostenible de alimentos, incluso en regiones con mayor vulnerabilidad climática. Cabe destacar también que los proyectos desarrollados por el equipo del ICA/UFMG se basan en fuertes vínculos con organizaciones regionales e instituciones públicas de educación e investigación, generando así sinergias que permiten a la población rural desarrollar estrategias adaptadas para afrontar el cambio climático.
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 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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».