O desenvolvimento sustentável aplicado ao planejamento rural: o caso de uma região rural no Canadá
Bibliographic record
Abstract
Vários territórios rurais se fragilizaram a partir de sua inserção na economia agroalimentar moderna,como foi o caso de numerosas regiões periféricas no Canadá, a exemplo da parte sul da região Chaudière-Appalaches no Quebec, objeto do presente artigo. Seu objetivo foi o de relatar uma experiênciaali desenvolvida de planejamento rural baseado sobre a abordagem de diagnóstico territorial. A abordagemque foi aplicada, tanto de dignóstico como de estratégia de desenvolvimento rural, deriva de umatentativa de aplicação da teoria do desenvolvimento sustentável, tornando-a então uma metodologiaoperacional de desenvolvimento rural sustentável. A questão é de saber a constituição de uma novadinâmica de desenvolvimento, apoiada por políticas públicas e por estratégias de ação que respeitemas limitações econômicas atuais , mas, ao mesmo tempo, valorizem as potencialidades agroecológicasdesses territórios e integrem as expectativas e vontades das populações envolvidas. Ou seja, trata-se daquestão da aceitabilidade social das práticas agrícolas diante de limitações ou oportunidades econômicas.Uma tal harmonização entre uma economia, um meio-ambiente e uma sociedade constitui uma condiçãonecessária para o surgimento de condições para o desenvolvimento rural sustentável. Foi o que se tentoudemonstrar com esse estudo de caso que permitiu propor generalizações importantes.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".