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Record W3175281069 · doi:10.53268/bkf21060905

UMA VISÃO SOBRE INCÊNDIOS FLORESTAIS EM REGIÕES CLIMATOLÓGICAS DISTINTAS: UMA ANÁLISE DA ÁREA QUEIMADA NA AMAZÔNIA LEGAL E NA PROVÍNCIA DE ALBERTA

2021· book-chapter· pt· W3175281069 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueBookerfield Editora · 2021
Typebook-chapter
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicFire effects on ecosystems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyAmazon rainforestHumanitiesForestryBiologyEcologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Os incêndios florestais podem ter origem natural ou antrópica. Quando fogem do controle, possuem o potencial de ocasionar impactos ambientais, sociais e econômicos, necessitando assim de estratégias de monitoramento e mitigação. Dentre as regiões do globo mais acometidas por focos de calor, destacam-se a Amazônia Legal, localizada no Brasil e a Provincia de Alberta, pertencente ao Canadá. Neste sentido, o objetivo do trabalho foi realizar uma análise temporal das queimadas nestas regiões. Para tanto, foi utilizado o modelo estatístico de regressão polinomial linear combinado com um modelo de volatilidade estocástica a partir de dados de área queimada disponibilizados por órgãos governamentais de ambos os países. Como resultados, a região da Amazônia Legal possui a maior intensidade de atividades de queimadas entre os meses de julho e agosto, enquanto em Alberta, os meses de abril e maio destacaram-se. Ambos os períodos correspondem as épocas mais secas, demonstrando assim, a possível relação das variáveis meteorológicas com a área queimada. Além disso, o modelo utilizado demonstrou viabilidade no entendimento do comportamento do fogo em ambas as regiões, podendo assim ser aplicado em análises e previsões de incêndios florestais.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.556
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.003
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.005

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it