Bibliographic record
Abstract
Nos ultimos anos o Brasil vem apresentando, por parte da opiniao publica, interesse crescente pelo tema bem-estar animal (BEA). O BEA ja se consolidou nos paises desenvolvidos, como os Estados Unidos, Canada, Australia alem de paises da Uniao Europeia. Fatos como a urbanizacao, midia, influencia das organizacoes na sociedade, o aumento da educacao e do nivel economico da populacao, sao razoes que explicam, em parte, o interesse crescente da sociedade no BEA. O objetivo geral deste estudo foi analisar a percepcao da populacao universitaria brasileira em relacao ao BEA nas cadeias produtivas da carne bovina e da carne de frango. A pesquisa foi baseada em questionarios e a amostra foi coletada na comunidade universitaria brasileira. Primeiramente, utilizamos a analise fatorial com a finalidade de agrupar itens em fatores, que foram utilizados para mensurar as percepcoes, sendo que tres fatores foram encontrados e denominados de: imagem dos produtores, qualidade de vida dos animais e uso de animais para o consumo humano. Em um segundo momento, testes de medias foram empregados com a finalidade de testar diferencas entre os grupos quanto as variaveis socioeconomicas e quanto as percepcoes. Os resultados demonstraram que, quanto maior o contato com os animais de producao e quanto maior a informacao sobre o BEA, maior sera a percepcao das pessoas com relacao ao BEA. As pessoas que possuem animal de estimacao, as que residem no meio urbano, as que possuem informacao e conexao com a agropecuaria e tambem as mulheres, se preocupam mais com o BEA. Desta forma, a maioria dos respondentes percebeu as condicoes atuais nas cadeias produtivas da carne de frango e da carne bovina como ruins e regulares, e tambem o nivel de preocupacao ficou entre alto e muito alto.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".