Estratégias de gestão de recursos hídricos participativa: contribuições da Política Brasileira de Recursos Hídricos para o Canadá
Bibliographic record
Abstract
Os tomadores de decisão canadenses vêm sofrendo pressões socioambientais crescentes, por parte dediversos setores da sociedade, para a criação de uma política nacional de gestão de recursos hídricos. OCanadá, pelo fato de não possuir tal política, encontra-se, nesse sentido, distante de outros países comoo Brasil. Este possui uma política nacional de gestão de recursos hídricos que tem como unidade de gestão a bacia hidrográfica e é baseada em princípios de decentralização e participação social, em vigorhá mais de uma década. Como o Canadá, o Brasil é uma federação de economia complexa. Essas duaspotências são líderes mundiais em disponibilidade hídrica e em produção de energia hidrelétrica. Emambos os casos, as reservas de água mais abundantes estão concentradas nas regiões ao norte dessespaíses, com baixa densidade populacional, enquanto que a maior demanda por esses recursos ocorrenas regiões onde há maior densidade populacional e maior concentração das atividades econômicas,localizadas mais ao sul e a leste, o que causa escassez de água e acarreta desigualdades socioeconômicas.Apesar dessas semelhanças, existem inúmeras diferençcas entre os dois países no que concerceàs estruturas socioeconômicas e políticas. Apresenta-se um estudo da Política Nacional de RecursosHídricos brasileira que permite indicar algumas explicações por que essa Federação pôde desenvolveruma legistação inovadora que desencadeou um progresso no gerenciamento desses recursos, uma etapaque o Canadá deve ainda alcançar. Este estudo apresenta, ainda, algumas lições e exemplos úteis decomo um Estado federativo, como o Canadá, poderia criar e implementar a sua própria política nacionalde gestão de recursos hídricos.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 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) | 0.006 | 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".