Diagnóstico da degradação ambiental na área do lixão de Pombal - PB
Bibliographic record
Abstract
Os lixões urbanos são práticas antigas e constantes nas cidades brasileiras, nas quais os resíduos sólidos são depositados em locais inadequados e sem qualquer tratamento, o que vem a ocasionar impactos para a população, a saúde pública e o meio ecológico. Neste trabalho teve- se como objetivo elaborar um diagnóstico qualitativo da degradação ambiental na área do lixão de Pombal-PB. A metodologia teve por base a realização de visitas de campo, entrevistas aos gestores do município, catadores da área do lixão e moradores no entorno da área em estudo. Fez-se a identificação dos impactos ambientais utilizando-se os métodos Ad Hoc e Check Lists, e proposição de medidas voltadas à recuperação da área. De acordo com os resultados, observou-se que os principais impactos diagnosticados foram: a contaminação do solo, dos recursos hídricos, do ar atmosférico; o aumento dos processos erosivos; redução ou perda total da fauna e flora; riscos aos catadores e impacto na saúde pública. Os fatores mais afetados foram o antrópico, o solo, a fauna, a flora e a paisagem. Propôs-se a biorremediação e o reflorestamento para a recuperação da área, cujo uso final indicado foi área de preservação.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".