Avaliação de impactos ambientais na microbacia do rio Inhandava
Bibliographic record
Abstract
As bacias hidrográficas são ecossistemas importantes para avaliação dos impactos causados pela atividade antrópica, os quais acarretam riscos ao equilíbrio e a manutenção da qualidade ambiental. Com o objetivo de avaliar os impactos sofridos pela microbacia do Rio Inhandava criou-se uma adaptação da matriz de interação e da de Leopold para verificar os impactos que afetam a qualidade e equilíbrio do recurso hídrico. Para isso, foi realizado o diagnóstico das possíveis causas que alteram a qualidade do rio e avaliado quanto a sua magnitude e importância. O método utilizado tem como finalidade elencar as atividades mais impactantes possibilitando a identificação das situações críticas contribuindo para a melhor gestão ambiental da área, servindo também como fonte para tomada de decisão para a aplicação de ações corretivas e mitigadoras dos impactos verificados. A matriz é uma ferramenta para otimizar o processo de gestão e identificação das atividades causadoras de impactos, possibilitando identificar os parâmetros de maior influência, sejam positivos ou negativos. Verificou-se que uma das maneiras mais eficazes de garantir a qualidade do rio Inhandava é através do licenciamento ambiental. PALAVRAS-CHAVE: Rio Inhandava. Matriz de Leopold. Impacto Ambiental.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".