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Record W2738611267 · doi:10.18542/raf.v11i1.4676

A metodologia MESMIS como instrumento de gestão ambiental em agroecossistemas no contexto da Rede CONSAGRO

2017· article· pt· W2738611267 on OpenAlex

Why this work is in the frame

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affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueAgricultura Familiar Pesquisa Formação e Desenvolvimento · 2017
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicRural Development and Agriculture
Canadian institutionsNexen (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceContext (archaeology)PhilosophyGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

A gestão ambiental de agroecossistemas configura-se como um desafio no contexto daAgricultura Familiar. Enquanto a grande maioria dos estudos tem foco nos processos de produção, tem-se uma lacuna em relação a métodos e ferramentas que auxiliem o agricultor na gestão de seu agroecossistema. Este estudo teve como objetivo propor um roteiro de gestão ambiental para agroecossistemas familiares a partir do método MESMIS de avaliação de sustentabilidade. Inicialmente, apresentaram-se os nexos entre o MESMIS e requisitos de Sistemas de Gestão Ambiental (SGA) conforme a metodologia conhecida como PDCA (Planejamento, Execução, Verificação e Ação). O método MESMIS foi aplicado junto a cinco agroecossistemas, com um olhar direcionado à gestão. Como resultado, foi possível associar às etapas do MESMIS algumas atividades características de SGAs e então compor o roteiro de gestão ambiental. O trabalho está contextualizado na episteme da Rede para Construção de Conhecimento sobre Avaliação de Sustentabilidade de Agroecossistemas (Rede CONSAGRO) e de suas ações junto a agricultores familiares da região Sul do Brasil, cujas atividades são desenvolvidas apoiadas nos princípios da Agroecologia.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.721
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0030.004
Open science0.0040.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.011

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.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.251 · 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