Estudo fitossociológico de uma comunidade vegetal sobre canga como subsídio para a reabilitação de áreas mineradas no quadrilátero ferrífero, MG
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste trabalho foi caracterizar a estrutura e composição de um campo rupestre sobre canga para servir de base a estudos sobre reabilitação de áreas degradadas pela mineração de ferro. Estudou-se uma canga no Parque Estadual da Serra do Rola-Moça, MG. Em 30 parcelas de 2 m², foram amostrados 2.151 indivíduos pertencentes a 32 espécies e 16 famílias, com diversidade de 2,45 nats/ind. A altura média foi de 15,8 ± 16,3 cm, com 80% dos indivíduos menores do que 25 cm. As famílias mais importantes foram Orchidaceae, Poaceae e Cyperaceae, e as espécies com maior valor de importância foram Andropogon ingratus (Poaceae), Lychnophora pinaster (Asteraceae), Bulbostylis fimbriata (Cyperaceae), Sophronitis caulescens (Orchidaceae) e Sebastiania glandulosa (Euphorbiaceae). Sugere-se que essas espécies mais importantes, aquelas com crescimento clonal como gramíneas, ciperáceas e orquídeas epilíticas, as facilitadoras como Stachytarpheta glabra e Mimosa calodendron e espécies tolerantes a metais pesados como Vellozia spp. sejam candidatas prioritárias em programas de recuperação de áreas degradadas por mineração de ferro.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".