Lotes y conjuntos residenciales como potenciales generadores de impactos de vecindad
Bibliographic record
Abstract
La proposición o instalación de parcelamientos y conjuntos residenciales en Brasil, es objeto de instrumentos de gestión tanto del punto de vista legal como técnico desde hace tiempo. Tales instrumentos prevén restricciones, limitaciones, y reglamentaciones, cuyo interés ha sido proteger los patrimonios natural y cultural y verificar la adecuación de la propuesta a preceptos urbanísticos. En la mayoría de los casos tales leyes son aplicadas solamente a las actuaciones de gran porte. Con la promulgación de Ley 10.257/2001, impactos ambientales, antes desconsiderados pasan a tener importancia, obligando los municipios brasileños a elaborar o revisar sus planes directores hasta Octubre de 2006. Nuevas categorías de impacto deben ser consideradas y las técnicas de identificación y evaluación de tales impactos en áreas urbanas deben ser revisadas, para dar cumplimento a las exigencias actuales y futuras de la legislación municipal. Propuestas de conjuntos habitacionales de menor porte, antes dispensadas de presentar tales estudios, deben ahora ser cuidadosamente evaluadas. Sólo la consideración de todos los aspectos posibles de modificación permitirá evaluaciones apropiadas de tales propuestas de ocupación, y la consecuente reducción de impactos para la población.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".