Água e sustentabilidade dos ecossistemas naturais: consequências de ocupações irregulares no Rio Paciência
Bibliographic record
Abstract
A pesquisa investigou a relação entre água e sustentabilidade de ecossistemas naturais decorrentes de ocupações irregulares, tendo como referência a Bacia Hidrográfica do Rio Paciência e afluentes. Relatou brevemente sobre as bacias hidrográficas do Maranhão e da Ilha do Maranhão, destacando do Paciência. Utilizou-se como estudo de caso, a ocupação irregular de um sítio da APACO (Associação dos Produtores e Agricultores da Cidade Operária) a partir dos laudos técnicos da Defesa Civil Municipal de São Luís. Os técnicos, com base em quatro laudos, relataram que a área era inadequada para habitação, sendo propícia a plantações. Os laudos apontam irregularidades na construção das habitações, das fossas, apontando para a contaminação dos lençóis freáticos. Além dos apontamentos da Defesa Civil, há também o descarte de outros dejetos e resíduos sólidos na área, consequência da atuação antrópica, a qual está localizada na Bacia do Rio Paciência. Embora a APACO não esteja sendo apontada neste estudo como culpada pela contaminação ou assoreamento do Rio, o fato da ocupação irregular do espaço localizado no curso superior do rio, a torna propícia e em situação análoga para estudos e pesquisas de impactos ambientais.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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".