APOIO DA EXPERTISE CANADENSE NO DESENVOLVIMENTO DE INDICADORES DE SUSTENTABILIDADE RELACIONADOS À MARICULTURA DO BRASIL
Bibliographic record
Abstract
A ideia de Sustentabilidade tem levado as nacoes a buscar um equilibrio entre o crescimento e a protecao dos recursos naturais (Ratner, 2004). Dentro da ideia de sustentabilidade focada na maricultura, o Estado brasileiro por meio do Ministerio do Meio Ambiente, fundamentado nas recomendacoes da FAO, ja apontou diretrizes para o setor aquicola desde 1997. O objetivo e identificar as responsabilidades dos atores envolvidos com a aquicultura, sendo que o intercâmbio continuo e essencial para garantir a sustentabilidade (Eler & Millani, 2007). Apesar do conceito sustentabilidade estar internacionalmente em foco, ideias relacionadas a mensurar o que seria sustentavel ainda nao estao claras. Por este motivo, a utilizacao de indicadores que possibilitem diagnosticar a realidade local, melhorando as acoes de projetos relacionados a aquicultura, e fundamental. Ja atuando neste campo, o Canada tem investido no Atlantic Zone Monitoring Program. Esta iniciativa tem como objetivo a coleta e analise de dados para compreender a variabilidade ambiental e apoiar as atividades economicas relacionadas ao ambiente marinho (DFO, 2009). Tendo isso em vista, o presente trabalho buscou o conhecimento canadense no gerenciamento de ambientes costeiros para contribuir na selecao de indicadores de sustentabilidade relacionados a maricultura, em especial ao cultivo de ostra.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.006 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".