Combinação linear ponderada na definição de áreas prioritárias à conectividade entre fragmentos florestais em ambiente SIG
Bibliographic record
Abstract
A fragmentação florestal de origem antrópica é um dos resultados do processo desordenado de uso e ocupação do solo, especialmente em paisagens intensamente cultivadas. Neste contexto, o presente trabalho objetivou definir áreas prioritárias, para favorecer a conectividade entre os fragmentos florestais, visando ações de recuperação florestal na Bacia do Rio Pardo, SP, utilizando a abordagem multicriterial denominada Combinação Linear Ponderada.Na definição dos critérios e, posteriormente, dos pesos de fatores, empregou-se a Técnica Participatória. Os fatores considerados importantes ao objetivo do trabalho foram: proximidade entre fragmentos de maior área nuclear, proximidade da cobertura florestal, proximidade da rede hidrográfica, distância aos centros urbanos, declividade, erodibilidade do solo. Considerando que as variáveis que interferem na escolha de áreas prioritárias à restauração florestal na Bacia do Rio Pardo-SP contribuem com pesos diferenciados no processo final de decisão, estabeleceu-se uma hierarquia, de acordo com a importância de cada fator para a aptidão da área. O fator de maior peso foi proximidade entre fragmentos de maior área nuclear (0,3713), seguido de proximidade da cobertura florestal (0,1911), proximidade da rede hidrográfica (0,1516), distância aos centros urbanos (0,1168), declividade (0,0840) e erodibilidade (0,0854).O resultado obtido foi um mapa de áreas prioritárias, com cinco graus de prioridade. A priorização de áreas ocorreu de maneira a promover, primeiro a união dos fragmentos de floresta com maior área nuclear e, a partir dessa união, a sucessiva expansão dessas regiões de prioridade muito alta tendendo a muito baixa. A metodologia mostrou-se adequada ao mapeamento de áreas prioritárias à restauração florestal, em bacias hidrográficas. Uma vez que fragmentos com maiores áreas nucleares sejam conectados com fragmentos pequenos, onde estes são predominantes na paisagem, estes promoverão a formação de fragmentos maiores a partir da formação de corredores florestais e da recomposição da vegetação.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".