UMA VISÃO SOBRE INCÊNDIOS FLORESTAIS EM REGIÕES CLIMATOLÓGICAS DISTINTAS: UMA ANÁLISE DA ÁREA QUEIMADA NA AMAZÔNIA LEGAL E NA PROVÍNCIA DE ALBERTA
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".