Análise e projeção da salubridade ambiental com base em planos municipais de saneamento básico
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Abstract
Análise e projeção da salubridade ambiental com base em planos municipais de saneamento básico Analysis and projection of environmental health based on basic sanitation municipal plans ResumoEste trabalho apresenta uma metodologia simplificada para avaliação das condições de salubridade dos municípios por meio de um Índice de Salubridade Ambiental (ISA), que considera o nível de atendimento dos serviços de saneamento básico, conforme detalhado nos seus planos municipais de saneamento básico, englobando tanto as zonas urbanas como as zonas rurais.O estudo fez uma avaliação dessa metodologia em dez municípios do Estado do Ceará, com populações variando entre 7 e 265 mil habitantes.Os resultados mostraram que as zonas rurais apresentam consistentemente níveis de salubridade inferiores aos das zonas urbanas, sendo 10% dos municípios classificados como insalubres, 50% de baixa salubridade e 40% de média salubridade.Verificou--se que quanto maior o município, melhor a salubridade ambiental.Observou-se também que a existência de Sistema Integrado de Saneamento Rural (SISAR) foi um fator relevante para a classificação da salubridade ambiental dos municípios de menor porte.Outro resultado impactante foi que somente a partir de um horizonte de planejamento de médio prazo (20 anos) os municípios poderão atingir a condição de salubres.Combinando-se os dados do presente estudo com trabalhos anteriores, foi possível obter uma correlação geral capaz de descrever o ISA em função da população dos municípios.Extrapolando essa correlação para os 184 municípios do Estado do Ceará, pode-se inferir que a grande maioria dos municípios (84%) foi classificada como de baixa salubridade.Finalmente, a metodologia proposta pode servir como uma ferramenta para priorização de programas de saneamento em função do ISA, conforme preconizado no Plano Nacional de Saneamento Básico (PNSB).
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".