Permeabilidade do solo em área de aterro sanitário
Bibliographic record
Abstract
A geração de resíduos sólidos, consequência da mudança do modo de consumo da população, vem aumentando gradativamente com o passar dos anos. Aliado a isso, pesquisas desenvolvidas em áreas de disposição de resíduos, visando a proteção do meio ambiente, são de extrema importância. Assim, esse estudo tem por objetivo analisar a permeabilidade de um LATOSSOLO VERMELHO utilizado para um aterro sanitário utilizando várias técnicas de estimativa. Para a técnica ex situ, foi determinada a condutividade hidráulica saturada em quadruplicata em um perfil de solo, utilizando um permeâmetro de carga constante. Já para a determinação in situ, foi utilizado um permeâmetro de guelph em três pontos de análise. Resultados indicaram a presença de um solo com prodomínio de microporos (52.26 %), com valores de condutividade hidráulica médios de 5,09 x 10-4 cm.s-1 em solo natural e 1,27 x 10-5 cm.s-1 em solo compactado. A permeabilidade obtida com uso do permeâmetro de guelph em solo compactado foi de 7,03 x 10-5 cm.s-1, valores estes semelhantes aos permitidos pelas normativas. Foi possível concluir que o solo compactado apresenta baixos valores de permeabilidade, em ambas as técnicas, consequência dos altos valores de argila além da presença dos microporos. Assim, os resultados obtidos são semelhantes a faixa permitida pela legislação vigente.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".