FRAGILIDADE DE TRILHAS EM ÁREAS NATURAIS PROTEGIDAS: ESTUDO DE CASO RESERVA ECOLÓGICA ITAYTYBA - RPPN
Bibliographic record
Abstract
Os impactos socioambientais evidenciados nos centros urbanos e a necessidade de descanso e lazer das pessoas são fatores determinantes no crescimento da demanda do ecoturismo. Entretanto, tal atividade tem gerado sérios problemas ambientais devido a má utilização dos recursos naturais. O acúmulo de lixo, o desmatamento excessivo, a compactação do solo, a erosão dentre outros, são realidades inerentes à utilização dos recursos turísticos naturais. Neste contexto, priorizando a preservação do ambiente, este trabalho tem como objetivo a prevenção dos impactos provenientes da utilização de trilhas em áreas naturais. A pesquisa ocorreu na RPPN Reserva Ecológica Itaytyba, localizada no município de Tibagi, onde o ecoturismo e a educação ambiental fazem-se presentes. Fundamentado na metodologia proposta por Ross (1994), o estudo priorizou uma análise conjunta e integrada de variáveis físicas, resultando na identificação de diferentes classes de fragilidade nos traçados das trilhas existentes na área. Estes procedimentos possibilitaram a identificação de locais com diferenciados graus de susceptibilidade a degradação. Desta forma, a avaliação e a correlação destas variáveis, certificou o manejo das trilhas, além de fundamentar tecnicamente sua manutenção.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".