Principais problemas na previsão e avaliação de impactos ambientais nos Estudos de Impacto Ambiental (EIAs): uma aplicação da análise de correlação canônica
Bibliographic record
Abstract
A efetividade dos Estudos de Impacto Ambiental (EIAs) para a tomada de decisão dos órgãos ambientais tem sido objeto de críticas. Para alguns setores empresariais, os EIAs são um obstáculo aos grandes investimentos em infraestrutura. Para alguns segmentos da sociedade civil o EIA é um instrumento corrompido, onde o interesse econômico se sobrepõe ao cuidado ambiental. Assim, o objetivo do trabalho foi hierarquizar as deficiências ocorridas na etapa de análise de impactos dos EIAs, forncendo subsídios para a melhoria do instrumento. Para tanto, um conjunto deficiências dos EIAs foram levantadas a partir de referências bibliográficas e, em seguida, avaliadas por um grupo de 74 analistas ambientais do Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recusos Naturais Renováveis (IBAMA). Adotou-se como metodologia a análise de correlação canônica, verificando a correlação entre a qualidade da análise de impacto ocorrida nos EIAs com nove deficiências apontadas no referêncial teórico. Os resultados indicaram que as principais deficiências na análise de impactos dos EIAs decorrem de problemas de coordenação dos estudos seguido de limitações técnicas específicas da etapa de previsão dos impactos. Problemas relacionados ao direcionamento dos estudos para favorecer o empreendedor não se mostraram críticos, sugerindo uma evolução dos mecanismos de controle do instrumento comparativamente a resultados anteriores.
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 | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.005 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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".