MITIGAÇÃO DE IMPACTOS AMBIENTAIS CAUSADOS PELO OVER TURISMO EM ILHA DAS COUVES, UBATUBA - SP: Planejamento turístico e sustentável
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho compreende desenvolver estudos relacionados ao turismo sustentável e ecológico, contribuindo para subsídios de fomentos de atrativos turísticos visando o aumento progressivo de turistas. Através do planejamento turístico eficaz que contribuirá para o desenvolvimento e na infraestrutura dos circuitos. A metodologia abordada fornecerá um levantamento bibliográfico e local da Ilha das Couves em Ubatuba, que apresentará uma coleta de dados para a determinação de fatores e perspectivas da gestão pública em ações com o intuito de minimização do fluxo de turistas e melhor qualidade de vida local. Neste estudo o objeto a ser apresentado é uma proposta de ações que auxiliem no processo de um planejamento sustentável em Ilha das Couves- Ubatuba, fornecendo propostas para fomentar o crescimento turístico consciente para a minimização de impactos ambientais causados por atividades humanas e assim contribuir para o crescimento econômico. Os resultados esperados desta pesquisa é apresentar ações para que os gestores públicos possam utilizar e aplicar de forma planejada e concluindo que as preservações destes recursos naturais são fundamentais tanto para a região como para o turista que irá utilizá-la de forma consciente. Palavras-chave: Impactos ambientais; Over-turismo, Ilha das couves; Sustentabilidade, Planejamento turístico e Ecológico.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".