ESTIMANDO O POTENCIAL DE REFLORESTAMENTO DA NOVA LEGISLAÇÃO FLORESTAL BRASILEIRA
Bibliographic record
Abstract
O trabalho teve como objetivo analisar o custo de recuperação de áreas degradadas no Pará-Brasil frente ao Código Florestal de 2012. Especificamente, foi avaliado o custo de implantar um projeto de reflorestamento para recuperar áreas degradadas com a espécie madeireira paricá (Shizolobium amazonicum) no estado do Pará, no processo de recuperação de áreas de proteção ambiental permanente (APP). Para isso foi levantado o passivo ambiental da região Norte e foram criados cenários de preços com base em dados secundários do Relatório de Informações Semestrais – RIS de Paragominas/PA, construiu-se o fluxo de caixa e calculou-se índices de viabilidade econômica e financeira (valor presente líquido; razão benefício/custo e a taxa interna de retorno). Os resultados mostram que o avanço dos sistemas agroflorestais(SAF’s) surge como alternativa de reflorestar as áreas degradadas via reflorestamento. Os resultados indicaram que considerando uma taxa de juros de 6 % obtém-se um VPL de R$ 1.075,31 e TIR de 7%, valores que geram externalidades positivas tanto os agricultores que desejam reflorestar como para os empresários que querem reduzir os custos de implantação de projeto florestal e, é viável economicamente recuperar uma APP pelo método do reflorestamento.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".