Modelagem das mudanças espaço-temporais de áreas úmidas: estudo de caso da Região Administrativa de Abitibi-Témiscamingue – Québec, Canadá
Bibliographic record
Abstract
As áreas úmidas estão entre os ecossistemas mais produtivos que existem, elas abrigam uma ampla biodiversidade de aves, peixes, vegetais, entre outros. Elas também desempenham papel fundamental no que diz respeito à mitigação e adaptação climática. Apesar de sua grande importância, estes ecossistemas estão cada vez mais ameaçados, seja pela interferência humana, seja pelas mudanças climáticas. Cerca de 35 % das áreas úmidas do planeta se localizam no Canadá, onde grande parte está na zona de floresta boreal. Este estudo tem como objetivo simular as mudanças espaço-temporais destes ecossistemas através de técnicas de modelagem híbrida. Para isto, foram usadas imagens de cobertura da terra multitemporais, interpretadas a partir do satélite LANDSAT, com as quais foi possível simular cenários até o ano de 2055, cujos resultados foram validados através de técnicas de comparação de mapas. A análise de mudanças mostrou um aumento das áreas úmidas de cerca de 63 % entre os anos de 1985 e 2005, tendência que persistiu até 2055, com um aumento contínuo destas na região de estudo. A análise e simulação de cenários futuros pode ajudar e apoiar a gestão e planejamento no que diz respeito à conservação destes ecossistemas tão importantes.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".