A EVOLUÇÃO DO LICENCIAMENTO AMBIENTAL NO BRASIL À LUZ DA ANÁLISE DOS IMPACTOS E MEDIDAS
Bibliographic record
Abstract
Algumas críticas e dificuldades ao processo de licenciamento ambiental brasileiro têm sido apresentadas tanto pela academia, como por órgãos governamentais e setores empresariais. Das dificuldades identificadas, a relação entre identificação de impacto e a proposição de programas que os mitigue, compense ou potencialize motivou o Estudo de Caso, por ser a base do licenciamento e da avaliação de impactos. A pesquisa realizada foi em caráter exploratório, com base no conteúdo de análises documentais e estudo de caso de 35 processos de licenciamentos ambientais no Brasil, cujos EIA/RIMA foram apresentados ao órgão federal - Ibama entre 2001 e 2014 para verificar as semelhanças e divergências entre eles. Como resultado, foi verificado que a quantidade de impactos e programas identificados nos EIA/RIMA aumentaram ao se comparar dois momentos temporais: de 2001 a 2007 e de 2008 a 2014, particularmente os do meio antrópico. No entanto foi surpreendente verificar que alguns impactos e programas não guardam relação clara e direta entre si. Para a avaliação dos impactos do meio físico e biótico, claramente é possível a padronização na identificação de impactos e seus programas de forma a otimizar a análise efetiva dos impactos, facilitando a análise, reduzindo prazos e custos e trazendo mais informações para a sociedade como um todo.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.155 | 0.029 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".