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Critérios de seleção de espécies arbóreas potenciais para sistemas viários na cidade global de São Paulo - SP

2022· dissertation· pt· W4226152150 on OpenAlexaff
Henrique Curi Penna

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicUrban Arborization and Environmental Studies
Canadian institutionsSeneca Polytechnic
Fundersnot available
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

\n A arborização urbana representa um importante fator para melhorar a qualidade de vida dos habitantes das cidades, à medida que as árvores contribuem na promoção de serviços ecossistêmicos essenciais para sustentabilidade das metrópoles mundiais. No entanto, essa situação benéfica pode se transformar em sérios problemas para a comunidade urbana com o uso de espécies não compatíveis com a infraestrutura das cidades, que se traduzem em danos ao patrimônio, interrupções de energia e de comunicação, interferências no trânsito e, até mesmo acidentes com pessoas das mais variadas proporções. Muitos desses problemas podem ser minimizados com a escolha de plantas com atributos específicos para adaptação às adversidades das condições urbanas. Nesse contexto, a presente pesquisa teve como principal objetivo definir um protocolo padrão para novos estudos em arborização urbana relacionados aos critérios para seleção de espécies arbóreas com potencial de uso ao longo dos sistemas viários urbanos. Para tanto, primeiramente foram estabelecidos fatores eliminatórios e classificatórios a serem considerados na tomada de decisão. Na sequência, foram aplicadas entrevistas com especialistas em arborização urbana via questionários eletrônicos e, por meio do método da análise hierárquica (AHP, em inglês), foram atribuídas prioridades aos critérios e fatores previamente classificados em uma escala de valores. Ao final, obteve-se um matriz de seleção que foi aplicada para trinta espécies arbóreas potenciais presentes no Manual de Arborização Urbana de São Paulo. Em relação aos critérios analisados, plasticidade foi considerado o mais relevante (40,53%), seguido do critério ecológico (37,38%), do paisagístico (12,46%) e, por fim, do critério econômico (9,63%). Sobre os fatores-chave para seleção, resistência a pragas e doenças, altura e diâmetro da copa, respectivamente, foram avaliados como mais importantes, enquanto que valor histórico- cultural, disponibilidade de propágulos e floração foram considerados menos importantes na escolha das árvores potenciais. Das trinta espécies avaliadas nesta pesquisa para uso no município de São Paulo, as três com maior potencialidade teórica foram, em ordem decrescente, Copaifera langsdorffii, Dalbergia nigra e Lonchocarpus cultratus; enquanto as três espécies arbóreas que receberam menores pontuações finais foram, em ordem crescente, Jacaranda puberula, Aspidosperma riedelii e Bauhinia longifólia, respectivamente. Espera-se que os tomadores de decisão que atuam nos setores de arborização urbana façam uso deste trabalho como estratégia inicial para seleção das árvores potenciais para uso em calçadas e canteiros centrais e que, posteriormente, avaliem todos os aspectos ligados aos locais de plantio. Alguns fatores e critérios devem ser revistos e adaptados para cada uma das diferentes realidades regionais de nosso país.\n

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 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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.061
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.001

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 head0.015
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.244 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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