Cadastro Territorial Multifinalitário: dados e problemas de implementação do convencional ao 3D e 4D
Bibliographic record
Abstract
O cadastro territorial multifinalitário é considerado uma ferramenta eficaz para o ordenamento territorial. Com o passar dos tempos, sua aplicação deixa de ser apenas fiscal e passa a ser mais direcionado à gestão territorial, à proteção ambiental e ao desenvolvimento sustentável. Num contexto mais amplo, a implementação do cadastro multifinalitário traz benefícios gerenciais e de planejamento para as organizações governamentais e para o setor privado. Além disso, proporciona benefícios diretos aos cidadãos, melhoria no acesso às informações territoriais, mais precisão na avaliação da propriedade em casos de compra ou venda, identificação da localização de serviços básicos, entre outros. Considerando esses aspectos, este artigo tem como finalidade descrever de uma forma geral, os componentes do cadastro territorial multinalitário e apresentar algumas reflexões acerca dos benefícios da sua implementação. Descreve, ainda, os Cadastros 3D e 4D e discute alguns problemas sobre a implantação do cadastro multifinalitário no Brasil.
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 | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".