Drones como ferramenta de apoio para agricultores do Rio Grande do Sul
Bibliographic record
Abstract
Este estudo foi realizado junto a um projeto de extensão, com a finalidade de facilitar a agricultura no aspecto tecnológico. Os objetivos propostos foram: captura de imagens aéreas em propriedades rurais e posteriores análises; desenvolvimento de manuais de operacionalização de utilização de drones na agricultura; realização de um minicurso a produtores rurais da região, juntamente com a Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural (EMATER/RS), parceira do projeto. Os objetivos foram alcançados parcialmente, havendo capturas e análises de imagens, porém ocorreu um imprevisto que interrompeu, momentaneamente, a integralidade do objetivo: o equipamento (drone) fora perdido durante a execução de um voo em uma propriedade agrícola. Os manuais de operacionalização foram desenvolvidos e distribuídos aos interessados e o minicurso foi realizado com um público de aproximadamente dez participantes, dentre estes, técnicos da EMATER e produtores agrícolas da região.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".