Análise dos indicadores de vulnerabilidade habitacional (ivh) e vulnerabilidade de infra-estrutura e meio ambiente (ivima), do bairro Jardim Canadá do município de Nova Lima/MG
Bibliographic record
Abstract
A presente pesquisa trata-se da analise do indice de Vulnerabilidade Habitacional(IVH) e Infraestrutura e Meio Ambiente (IVIMA) dos setores censitarios que abrangeo bairro Jardim Canada, do municipio de Nova Lima/ MG. Tomou-se comopressuposto teorico o processo de urbanizacao extensiva da metropole sobre o eixosul da Regiao Metropolitana de Belo Horizonte (RMBH). A nossa hipotese e que oindice de vulnerabilidade habitacional e ambiental do bairro Jardim Canada estarelacionado com a exclusao socio-espacial ali existente. Sendo assim, para comporos dados da pesquisa, bem como para o reconhecimento da area estudada, utilizouseda metodologia desenvolvida na Universidade de Mackenzie (SP) de 2007, quevisa identificar os indices de vulnerabilidade de infraestrutura, meio ambiente ehabitacao. Em seguida adotou-se procedimentos de observacao de campo eentrevistas com a populacao residente, trabalhadores e empresarios da regiao. Aofinal da pesquisa, foi possivel observar atraves dos indices do IVH e IVIMAencontrado, que as diferencas existentes no bairro em termos de infraestrutura ehabitacao e resultado do processo de urbanizacao extensiva da metropole,confirmando o carater seletivo em que se da essa modernizacao tecnologica, naoatingindo todas as classes sociais. O que consequentemente deixou essa populacao expostas a diversos riscos que podem ser identificados ate hoje.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".