Efeitos das mudanças climáticas sobre as comunidades de peixes na Bacia Amazônica
Bibliographic record
Abstract
As mudanças climáticas, principalmente em decorrência das ações antrópicas, têm sido causas de impactos ambientais a nível regional e global. Dentre as regiões do planeta, a região Amazônica é uma das mais prejudicadas pelos impactos das mudanças climáticas que têm se manifestado por meio de eventos extremos com sérias implicações para a biodiversidade mais rica e endêmica do planeta. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi discutir os efeitos das mudanças climáticas sobre os peixes amazônicos. Tais efeitos induzem ao aumento da temperatura, oscilações nos níveis de oxigênio e alterações no ciclo hidrológico em decorrência dos eventos de secas e inundações extremas. Nos peixes, esses efeitos têm implicações biológicas comprometendo a fisiologia das espécies; ecológicas com significativas alterações nos aspectos reprodutivos, alimentares e migratórios, além de variações na abundância e riqueza das espécies; as quais eventualmente terão consequências diretas na produção pesqueira. Os efeitos das mudanças climáticas na ictiofauna necessitam ser investigados e avaliados profundamente para que estratégias de conservação e manejo possam ser traçadas a fim de assegurar a manutenção da biodiversidade íctica na amazônia.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".