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Record W2755080578 · doi:10.7784/rbtur.v11i3.1336

Os resultados das políticas públicas de ecoturismo em Unidades de Conservação no Brasil e no Canadá

2017· article· pt· W2755080578 on OpenAlexaff
Fabrício Scarpeta Matheus, Sidnei Raimundo

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Pesquisa em Turismo · 2017
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Aspects of Tourism Research
Canadian institutionsUniversity of Northern British Columbia
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Propósito do tema: As políticas e definições sobre ecoturismo abordam basicamente três aspectos: a conservação do meio ambiente, a conscientização ambiental dos visitantes e o envolvimento da comunidade local. A partir desse enfoque, como objetivo analisou-se os resultados das políticas públicas para o desenvolvimento do uso público em Unidades de Conservação. Metodologia e abordagem: A análise foi realizada em duas áreas protegidas, o Parque Estadual Turístico Alto do Ribeira (PETAR), localizado no Estado de São Paulo, no Brasil, e o Strathcona Provincial Park, situado na província de British Columbia, no Canadá. O estudo de casos múltiplos se utilizou de duas fontes de evidências, os documentos das políticas públicas identificadas e as entrevistas com os atores envolvidos: poder público, comunidade local e visitantes. A análise dos documentos e das entrevistas foi realizada por meio da técnica de análise de conteúdo. Tais políticas públicas foram discutidas à luz de bases conceituais sobre áreas protegidas e uso público, bem como sobre os atos normativos sobre uso público em Unidade de Conservação nos dois países. Entre os principais resultados, destaca-se que o foco das políticas públicas em atividades mais permissivas, no caso canadense, ou na restrição de atividades, no caso brasileiro, não é preponderante para a conservação do meio ambiente. Originalidade do documento: A política de terceirizações, adotada em British Columbia e que começa a ser implantada em São Paulo, tem impactado de forma mais direta os três aspectos analisados.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.076
Threshold uncertainty score0.553

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.012
Science and technology studies0.0070.004
Scholarly communication0.0060.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.327 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations19
Published2017
Admission routes1
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