Classes de solos e cobertura da terra nos planaltos residuais do extremo oeste potiguar
Bibliographic record
Abstract
O estudo da cobertura da terra traz importantes contribuições, destacando, principalmente, a forma como a área está sendo ocupada. Este artigo tem como objetivo mapear as classes de solo predominantes e a cobertura da terra nos Planaltos Residuais do Extremo Oeste Potiguar. Para a elaboração do mapa dos tipos de solos, a base dos dados- IBGE, 2015, foi utilizado o software QGIS versão 3.8.3, cuja classificação seguiu a base do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (EMBRAPA, 2013). Para a análise das classes de cobertura da terra foi utilizado o Manual Técnico de Uso da Terra (IBGE, 2013). O trabalho de campo para validação de informações acerca das classes de cobertura da terra e das fragilidades e potencialidades dos solos frente à sua utilização. Como resultados, observou-se que a área de estudo apresenta predominância dos Argissolos Vermelho-Amarelo Eutrófico. No tocante às classes de cobertura da terra, destaca-se a maior representatividade da agricultura. Com esta pesquisa, denota-se a necessidade de um planejamento urbano e ambiental voltado prioritariamente para os solos, a fim de que haja o uso adequado e manejo correto, visando um desenvolvimento local com fins de proteção dos recursos naturais, sociais e econômicos.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".