Principais deficiências dos estudos de impacto ambiental
Bibliographic record
Abstract
O licenciamento ambiental de atividades que causem impacto significativo exige a elaboração do Estudo de Impacto Ambiental (EIA) e o seu respectivo Relatório de Impacto Ambiental (RIMA). Porém, esses estudos tem apresentado uma baixa qualidade, que contribui para tornar o processo de licenciamento ambiental lento e pouco efetivo. O objetivo do trabalho é identificar as principais deficiências dos EIAs a partir da opinião de analistas ambientais do Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA) de Brasília. A amostra contou com a percepção de 53 analistas e o método empregado foi a análise de conteúdo. Os resultados indicaram que os principais problemas ocorrem nas etapas do diagnóstico ambiental e na análise dos impactos. Em menor quantidade, foram realizadas críticas em relação à comunicação dos EIAs e na elaboração dos termos de referência para realização dos estudos. A partir dos resultados, pode-se concluir que os problemas nos EIAs decorrem de dificuldades de coordenação e integração dos diferentes estudos relacionados ao meio ambiente, bem como, da falta de entendimento das funções e objetivos dos EIAs.
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 | 0.124 | 0.276 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".