A metodologia MESMIS como instrumento de gestão ambiental em agroecossistemas no contexto da Rede CONSAGRO
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".