ANÁLISE SOCIOESPACIAL DA INFRAESTRUTURA DO ENTORNO RESIDENCIAL DO IDOSO EM FLORIANÓPOLIS
Bibliographic record
Abstract
Têm-se consistentemente encontrado na literatura a presença de vegetação eacessibilidade como características desejáveis ao ambiente urbano. A acessibilidade, em especial, quando se trata da população idosa, para que tenha uma melhor qualidade de vida e condições de deslocamento. Assim, o objetivo central deste artigo é promover uma análise socioespacial da infraestrutura do entorno residencial do idoso no município de Florianópolis. A pesquisa utiliza dados do IBGE5, que são analisados estatisticamente e espacializados em mapas com auxílio do software QGis. Os resultados apontaram que a concentração de idosos em Florianópolis é maior em bairros de maior renda. Dentre os elementos infraestruturais analisados (presença de calçada, rampa, arborização urbana, iluminação pública e pavimentação e a ausência de lixo no logradouro público) o único que apresentou relação com a renda dos setores censitários foi a presença de calçada. A presença de rampa para acessibilidade e de arborização urbana ainda é bastante baixa na maioria dos setores censitários.Palavras-chave: entorno residencial, idoso, acessibilidade, áreas verdes.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".