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Record W2570791535 · doi:10.5327/z2176-947820164014

COMPOSTAGEM: UMA NECESSIDADE DOS CENTROS URBANOS

2016· article· pt· W2570791535 on OpenAlexaboutno aff
Veronica R. Polzer

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Ciências Ambientais · 2016
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Sciences
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O artigo analisa como os centros urbanos enfrentam o problema dos resíduossólidos orgânicos provenientes de domicílios, restaurantes, feiras livres,hortifrutigranjeiros, supermercados e outros. O destino desse material paraa compostagem pode contribuir diretamente para o aumento da vida útil dosaterros sanitários. Além disso, a aplicação do composto em telhados verdes,jardins verticais, praças, hortas e canteiros públicos ou privados pode incidir namelhora da qualidade do espaço urbano e do aspecto paisagístico dos bairros,além de contribuir para a redução das ilhas de calor, e aumento do confortotérmico em edifícios. Como estudo de caso serão apresentados dois modelosde compostagem em larga escala, uma em São Paulo e outra em Vancouver.O objetivo é apresentar alternativas de aproveitamento dos resíduos orgânicos,de modo a desviar esse material dos aterros sanitários, por meio de técnicas decompostagem acelerada cujo composto pode ser utilizado em hortas urbanas,telhados verdes, além de conter valor comercial. Para desenvolvimento doartigo e obtenção dos objetivos estabelecidos foram consideradas análisesquantitativas, por meio de visitas técnicas à usina de compostagem da Lapaem São Paulo, à usina de compostagem acelerada em Vancouver e a hortasurbanas como, por exemplo, a Horta das Corujas; e qualitativas, considerando aanálise de técnicas consagradas utilizadas para compostagem urbana de forma aidentificar as que se adequam às características limitadas de espaço das cidades.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.355
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.002

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations15
Published2016
Admission routes1
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