DETERMINAÇÃO DE PROPRIEDADES HIDRÁULICAS DE SOLOS RESIDUAIS DO RIO DE JANEIRO
Bibliographic record
Abstract
Agradecimentos À Deus, pela fé e o resgate dos perrengues.Ao meu avô José Alexandre.Aos meus pais e à minha irmã pela força motivacional, tendo sido o maior apoio nestes anos de superação.Aos meus orientadores, Prof. Eurípedes Vargas Junior, pela sua orientação, paciência e cobrança para o desenvolvimento deste trabalho e a Prof a .Raquel Velloso, pela orientação, dedicação, e pelas longas discussões acerca dos mais variados problemas.Agradeço profundamente a todos os professores aos conhecimentos transmitidos durante o curso de pós-graduação.Aos professores Cláudio Amaral, Franklin e Tácio pela ajuda relativa aos campos.Ao amigo de labuta, Breno.Ao pessoal do laboratório.À Andressa, que foi para mim um alicerce que transmitiu muito amor e carinho.E pelas discussões geológicas sempre de grande valor da futura geóloga.À Marlene pela ajuda na iniciação do trabalho.Sendo sempre solicita e me corrigindo alguns enganos dos mais simples aos mais complexos.Aos todos os meus amigos da PUC pela amizade, e um grande sentimento de fraternidade e sabedoria desenvolvido.Em especial aos que me favoreceram a obtenção de um coração internacional.Salve, salve a América Latina.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".