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A inclusão da biodiversidade em Estudos de Impacto Ambiental do estado de São Paulo

2019· dissertation· pt· W2995260666 on OpenAlexaff
Silvia Sayuri Mandai

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Sustainability and Education
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsGeographyForestryEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

\n O Brasil é considerado um país megadiverso, porém sua biodiversidade tem sido ameaçada por determinados empreendimentos. Nesse sentido, a Avaliação de Impacto Ambiental (AIA) é uma ferramenta para analisar a viabilidade ambiental de projetos, submetendo um Estudo de Impacto Ambiental (EIA) a órgãos públicos. Nesse contexto, a inclusão da biodiversidade na AIA vem sendo averiguada em inúmeros países, mas deficiências foram relatadas. Desse modo, buscou-se analisar como a biodiversidade tem sido contemplada nos EIAs paulistas de 2005 a 2016. Inicialmente, elaborou-se uma lista preliminar baseada em artigos científicos e na Convenção sobre Diversidade Biológica (CDB), com foco no artigo 14. Tal material foi analisado por 43 profissionais da AIA de cinco setores da sociedade, resultando em uma lista de verificação oficial com 8 categorias e 60 indicadores, considerando os níveis genético, específico e ecossistêmico, a composição, estrutura, processos-chave e as principais ameaças antropogênicas à biodiversidade, ou seja, uma contribuição metodológica para o campo da AIA. Tal ferramenta foi utilizada na análise dos 59 EIAs pela atribuição de valores em uma escala de 0 a 1 com base em seis cenários. Em seguida, calculou-se o Índice de Inclusão da Biodiversidade (IIB) para cada EIA, uma razão entre a soma de valores atribuídos e o total de indicadores aplicáveis ao projeto em questão, variando de 0 a 1 também. A partir disso, houve uma classificação levando em conta o grau de satisfação e de qualidade dos indicadores e EIAs. Os resultados mostraram que muitos dos indicadores foram parcialmente contemplados entre as diferentes categorias, como observado na literatura, com uma abordagem descritiva, mas ainda pouco analítica e indicativa, sendo observada uma aparente melhora ao longo dos anos. A maior parte dos estudos foi classificada como insatisfatória (97%) e limítrofe (61%) e, para todos os tipos de atividades, o valor zero foi o mais frequente (31%). O grupo B (setor industrial) foi o que apresentou, na média, os menores índices de IIB, enquanto o C (obras civis), os maiores. Os melhores desempenhos foram atribuídos aos indicadores sobre análise qualitativa, equipe técnica registrada, descrição da vegetação, poluição e referências. Por outro lado, os valores mais baixos foram para mudanças climáticas, limitação das avaliações, impactos sinérgicos, sensibilidade ambiental e alternativas tecnológicas. Dessa maneira, a AIA e o licenciamento ambiental brasileiros têm apresentado dificuldades em atender o artigo 14 da CDB e políticas ambientais nacionais, caminho contrário ao proposto internacionalmente. Com base nas principais deficiências observadas, seria relevante que a fase de escopo solicitasse que a ordem de prioridade da hierarquia de mitigação fosse respeitada (Princípio da Prevenção), que sejam incluídas as variações sazonais e meteorológicas, que haja a explícita inclusão de especialistas em diversidade biológica e a quantificação dos impactos à biodiversidade. Ainda, considerar impactos indiretos, sinérgicos e cumulativos com parâmetros claros, melhorar a qualidade dos mapas, incluir mais efetivamente os três níveis da biodiversidade, considerar as áreas de sensibilidade ambiental e mais susceptíveis às mudanças climáticas, incluir as fragilidades dos dados e Programas (Princípio da Precaução), direcionar os diagnósticos ambientais e integrar essas informações com as etapas seguintes, com base em evidências científicas relacionadas às boas práticas em AIA. Assim, esse estudo visou contribuir para melhorias no panorama normativo e técnico-executivo, explorando o potencial dos EIAs em promover a conservação biológica\n

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.199
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.006

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 head0.009
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.251 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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