Comunidades Pesqueiras, Etnoecologia, Ecologia Humana e Segurança Alimentar: uma revisão de conceitos, modelos e ensino
Bibliographic record
Abstract
A literatura sobre incentivos para conservar a biodiversidade frequentemente sobrepõe processos e resultados. Há necessidade de revisar os principais resultados, como governança e co-manejo; os principais processos, como confiança, legitimidade e transparência; os principais ‘drivers’ (motivadores, fatores impulsionadores) que podem ser positivos (incentivos, segurança alimentar, biodiversidade) ou negativos (poluição, pobreza); como ainda os instrumentos disponíveis para alcançar resultados, como processos colaborativos e conhecimento local (‘local ecological knowledge, LEK’). LEK é sugerida aqui como tendo um grande potencial dentro de processos colaborativos em comunidades pesqueiras. Um Modelo de Ecologia Humana (CAT – Modelos de Adaptação Cultural), adaptado a comunidades pesqueiras de pequena escala, é usado como ferramenta analítica no sentido de organizar processos de ‘feedback’ entre informação ecológica, processos colaborativos e segurança alimentar. Ilustramos a colaboração com os pescadores através de pesquisa realizada em Copacabana (Posto 6), Rio de Janeiro, no estudo de garoupas (Epinephelus marginatus). Avaliamos ainda os motivadores positivos que podem engajar os pescadores no co-manejo, como PSA (Pagamentos de Serviços Ambientais). PSAs podem ser aplicados no co-manejo, como em MPAs (áreas protegidas marinhas) através de pagamento direto a pescadores que ajudem na vigilância dessas áreas.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".