USO E OCUPAÇÃO DA TERRA EM ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE NO MUNICÍPIO ALTA FLORESTA, MATO GROSSO
Bibliographic record
Abstract
A supressão das áreas de matas ciliares decorrente das ações antrópicas vêm causando ao longo dos anos, fortes impactos na disponibilidade hídrica das microbacias.Em meio a este contexto encontra-se a microbacia Lago da Capivara, que em decorrência de posicionamento geográfico, torna-se estratégica para o futuro abastecimento urbano do município Alta Floresta, Mato Grosso.Nesta ótica, objetivou-se analisar os principais usos e ocupações da terra da microbacia Lago da Capivara, no município de Alta Floresta MT.Por meio do software ArcGis 9.3 realizou-se o procedimento de classificação de uso e ocupação da terra, na imagem SPOT 2.5 do ano de 2007, cedida pela Secretaria Municipal de Alta Floresta -SECMA.As categorias utilizadas foram: Floresta Ombrófila Aberta, Influencia Urbana, Massa d´Água, Pastagem Plantada e Solo Exposto.Quantificou-se também a dimensão das Áreas de Preservação Permanente (APPs), de acordo com a lei de nº 12.651/2012.Constatou-se que 41,61% das áreas da microbacia são ocupadas por pastagens, seguida de 25,41% por influência urbana.Contudo para as APPs observou-se que 52,66% encontram-se ocupadas por remanescentes florestais, seguido por 23,38% de monocultivos de forrageiras, 17,97% por influência urbana, 5,62% por massa d'agua e 0,37% por solo exposto.De modo geral identificou-se a necessidade de imediatas medidas de mitigação nas perdas da cobertura florestal dentro da microbacia Lago da Capivara.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".