O USO DA IDE NA GESTÃO TERRITORIAL
Bibliographic record
Abstract
O Brasil possui uma escassez de dados sobre o território. Isto acontece pela falta de compartilhamento de dados nas esferas locais, regionais e nacional. O não compartilhamento deste tipo de dado gera a recoleta e o desperdício do dinheiro público que poderia ser destinado para outros fins. Com isto, surge a necessidade de uma estrutura que compartilhe estes dados, facilitando o acesso à informação espacial e reduzindo os gastos com coleta dos mesmos. Desde 2008, a Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais - INDE, no Brasil, vem sendo discutida. Uma IDE é fundamentada na concepção de uma infraestrutura baseada na relação hierárquica entre as diversas esferas governamentais, envolvendo não só a padronização e a definição de metadados, mas também desenvolvendo políticas de compartilhamento e acesso aos dados geoespaciais. Este artigo descreve, em linhas gerais, o que é uma IDE e como ela se relaciona com o cadastro e a gestão territorial.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".