social and spatial inequalities and areas of vulnerability in the cities
Bibliographic record
Abstract
Propomos abordar a discussão da questão da vulnerabilidade social, a partir de uma perspectiva territorial e social, entendida como um processo no qual interagem as condições do território (estrutura de oportunidades) e as potencialidades da população que nele habita.De um modo geral, a temática da vulnerabilidade é entendida em termos ecológicos e ambientais.No presente trabalho ela é definida como um risco social caracterizado pela concentração da precariedade de serviços coletivos e de investimentos públicos em infraestruturas no território, que desse modo provocam a desproteção social das comunidades mais carentes.É a interação dessas características com as sociais, econômicas e culturais da população do lugar (suas potencialidades) que resultaria no grau de vulnerabilidade dos lugares.Buscamos analisar aqueles conceitos que nos levam a realizar uma reflexão a respeito da articulação entre as vulnerabilidades sociais e espaciais, pois é essa articulação que permite interpretar a configuração territorial que reúne a materialidade própria do território e a vida social que anima essa existência material, dada pela ação das relações sociais.Assim, esperamos contribuir para promover o reconhecimento dos direitos individuais, melhorar as condições de vida das famílias e, ainda mais, o desenvolvimento econômico, urbanístico e social das comunidades.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".