ANÁLISE DO PROCESSO DE LICENCIAMENTO AMBIENTAL NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
Bibliographic record
Abstract
O licenciamento ambiental é um conjunto de atos coordenados com a finalidade do poder público declarar a viabilidade de implantação de empreendimentos. No Estado do Rio de Janeiro, o Instituto Estadual do Ambiente (Inea) é responsável por conduzir os processos de licenciamento de atividades ou empreendimentos utilizadores de recursos ambientais, efetiva ou potencialmente poluidores, capazes de causar degradação ao meio ambiente. Assim, este trabalho objetivou identificar os entraves enfrentados para obtenção de licenças ambientais no órgão licenciador do Rio de Janeiro, por meio da utilização de métodos e técnicas de análise documental de amostragem não probabilística, entre os anos 2012 e 2013. A pesquisa identificou a existência de uma série de fatores que influenciam negativamente no processo de licenciamento acarretando na chamada ineficiência da gestão ambiental. Os empreendedores falham ao apresentar rotineiramente projetos inconsistentes e estudos ambientais frágeis, obrigando-os a complementá-los no curso do processo de licenciamento. De outra forma, o órgão licenciador também enfrenta uma série desafios de modernização dos processos da AIA que contribuem no prolongamento do tempo de emissão da licença ambiental requerida pelo empreendedor. Por fim, o estudo indica a necessidade de melhoria contínua do processo, sugerindo o desenvolvimento de parcerias e reformulação de procedimentos operacionais e normas administrativas. DOI: http://dx.doi.org/10.12957/ric.2014.13832
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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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".