Persistência de plantas medicinais em sistemas agroflorestais no município de São Bento do Sul, SC, Brasil
Bibliographic record
Abstract
No final da década de 90, a comunidade de Rio Natal, no município de São Bento do Sul, SC, passou a fazer parte de uma Área de Preservação Ambiental e desde então, muitas áreas de cultivo, paulatinamente, estão retomando o processo de formação florestal. Neste cenário, foi sugerido pela comunidade, a possibilidade de cultivo de plantas medicinais adaptadas às condições de sombreamento. Em atendimento a essa demanda foi realizada uma pesquisa participativa na comunidade, de 2005 a 2008, onde foram avaliadas 14 espécies de plantas medicinais com potencial de mercado, cultivadas em áreas sombreadas, em três propriedades familiares. Foram avaliados: taxa de sobrevivência das espécies, incidência de doenças e pragas, teor de massa seca e altura das plantas. Apresentaram persistência ao cultivo em áreas sombreadas as espécies: Curcuma longa L. (açafrão-da-índia); Arctium lappa L. (bardana); Pfaffia glomerata (Spreng) Pedersen (fáfia ou ginseng-brasileiro); Mikania glomerata Sprengel (guaco); Alternanthera brasiliana L. Kuntze (penicilina); Pogostemon cablin (Blanco) Benth (patchuli) e Maytenus ilicifolia Mart. Ex Reissek (espinheira-santa).
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 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".