DIAGNÓSTICO DA VULNERABILIDADE AMBIENTAL DA BACIA DO RIO TAQUARUÇU/MS
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: A vulnerabilidade ambiental diz respeito à fragilidade do ambiente em função de qualquer tipo de dano causado pela dinâmica ambiental por meio natural e/ou pela ação antrópica, sendo relacionada com a erosão do solo e assoreamento dos recursos hídricos. Desde modo, o presente estudo tem como objetivo realizar um diagnóstico sobre a vulnerabilidade ambiental na Bacia Hidrográfica do Rio Taquaruçu – MS, buscando analisar as potencialidades e fragilidades da bacia. A proposta utilizada no desenvolvimento do trabalho, apresentou como base a metodologia de Ross (1994) e Crepani et. al. (2001), baseada em 5 categorias hierárquicas de grau de vulnerabilidade, desde Muito Fraco até Muito Forte, utilizando-se como auxilio, as técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. A carta de vulnerabilidade ambiental foi realizada através da interpolação de dados como: pluviosidade, geologia, solos, declividade e uso e ocupação do solo. As classes de vulnerabilidade obtidas foram a categoria Fraca que se mostrou dominante na bacia, sendo áreas relacionadas com o extenso uso de pastagem para a criação de gado de corte e outros, a categoria Médio e Forte, que juntas apresentaram 29,5% da área total da bacia, como também foi encontrada em poucos locais, a categoria Muito Forte e não foi encontrada na bacia a classe Muito Fraca. Através desta pesquisa concluiu-se que em algumas áreas, os processos erosivos se encontram em estágio avançado, devido ao escoamento superficial causado pela precipitação como também ao uso e ocupação da área, pois seu uso inadequado em certos locais eleva o grau de vulnerabilidade ambiental. Palavras-chave: Bacia hidrográfica. Vulnerabilidade ambiental. Geoprocessamento. Processos erosivos.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".