Recursos naturais brasileiros: água, minérios e o potencial subaproveitado
Bibliographic record
Abstract
Em nivel global, s omente Canada, Australia, Federacao Russa, China e Estados Unidos tem um potencial mineral maior que o do Brasil. Acreditar que um pais continental como o Brasil, rico em recursos naturais e biodiversidade, pode ter suficiencia sem limites e uma teoria claramente superada. A agua doce, por exemplo, da qual detemos 12% de todas as reservas mundiais, por seu sentimento generalizado de abundância no Brasil, nao tem uma politica de uso responsavel e mapeamento do potencial que engaje plenamente todos os ministerios e niveis de governo na mudanca da gestao de crise para a gestao do risco (OCDE,2015). Em relatorio publicado em setembro de 2015 pela Organizacao para a Cooperacao e Desenvolvimento Economico, ha um destaque a ser citado quando declara que a “imagem de abundância de agua no Brasil gera uma lacuna de conscientizacao, que prejudica a capacidade das autoridades responsaveis para enfrentar as questoes hidricas prementes”, fato que tambem se aplica aos minerais e ao seu potencial subaproveitado. Para nosso ensaio, focaremos dois recursos principais: agua e minerais. Em um primeiro momento trataremos sobre a questao da agua, nosso potencial hidrico atual dentro da matriz energetica brasileira e o que poderiamos gerar. No segundo momento vamos falar da exploracao mineral, abordando as deficiencias que impedem um maior progresso e os cenarios que podem estar para surgir por meio do Plano Nacional de Mineracao 2030. O ensaio visara a, principalmente, abordar as deficiencias, em se falando desses dois pontos, para, assim, desenvolver um raciocinio sobre o que as ocasionam, bem como nos levar as conclusoes.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.011 |
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".