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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».