SISCI - SISTEMA PARA CONTROLE DE IRRIGAÇÃO ATRAVÉS DE DISPOSITIVOS CELULARES
Bibliographic record
Abstract
O advento das tecnologias de informação, a expansão da Web e as modernas necessidades de mobilidade e compartilhamento de dados tiveram como resultado o investimento em sistemas adequados a dispositivos móveis, como o aparelho celular. Entretanto, utilização dessas tecnologias para otimização de processos pertinentes à área agrícola é pouco utilizada, e o desenvolvimento do projeto SisCI baseia-se nessa necessidade. Esse projeto trata-se do desenvolvimento de um sistema de tempo real para o controle e monitoramento remoto de irrigações através de celulares com acesso a Internet. Tem por objetivo introduzir novas tecnologias às irrigações da região do Vale do Açu, provendo redução de custos para os proprietários agrícolas. O projeto será aplicado na Fazenda Escola do IFRN Ipanguaçu, apresentado em eventos do IFRN e regionais, e em cursos de informática para alunos de escolas públicas de Ipanguaçu. Por fim, o projeto tem como principais resultados: (i) o sistema SisCI com documentação e código executável seguindo a arquitetura padrão W3C para serviços Web; (ii) três trabalhos de conclusão de curso técnico; (ii) três artigos e três banners para SEATEC e CONNEPI; e, (iv) cursos para a comunidade de Ipanguaçu.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.006 |
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".