Geotechnical Maps Applied to Urban Planning: Case of Study in Taquari Habitational Sector/ DF
Bibliographic record
Abstract
As cartas geotécnicas de aptidão a urbanização são instrumentos essenciais ao planejamento urbano sendo elaboradas visando subsidiar projetos de urbanização e consolidação urbana dos municípios em locais mais adequados, evitando assim a ocupação de perigosas ou que apresentem algum risco. A metodologia utilizada neste trabalho emprega o conceito de detalhamento progressivo e consiste em duas fases com 8 etapas de trabalho distintas. A primeira fase consistiu na compilação de dados pré-existentes, elaboração de cartas analíticas, do modelo conceitual da área e da elaboração da carta de suscetibilidade a fenômenos geodinâmicos (deslizamentos planares, fluxo de detritos, inundações e processos erosivos), utilizada para restringir as áreas a serem ocupadas na carta de aptidão nas zonas que apresentaram alta suscetibilidade. Na segunda fase foi realizada a fotointerpretação, compartimentação fisiográfica seguidas de levantamentos de campo (mapeamento e ensaios de infiltração com permeâmetro Guelph) que foram utilizados para atualizar o modelo conceitual para um modelo observacional. Por fim uma carta geotécnica foi elaborada integrando as unidades fotointerpretadas com as informações do modelo observacional elaborado, cujas unidades foram interpretadas para a elaboração da carta de aptidão a urbanização. A Carta Geotécnica de Aptidão a Urbanização elaborada foi subdividida em três classes principais (aptidão alta, média e baixa a inexistente), as quais foram subdivididas conforme as restrições e aptidões dos terrenos, totalizando sete unidades. Para cada unidade são apresentadas as características geotécnicas, os fenômenos geodinâmicos passíveis de ocorrência e as recomendações para a ocupação.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".