O javali (>i<Sus scrofa>/i<) no Brasil: controle, prevenção e impactos econômicos
Bibliographic record
Abstract
\n Nas últimas três décadas o Brasil presenciou de forma quase inerte a expansão da população do javali. Espécie exótica e invasora, o javali é considerado uma das 100 piores pragas agrícolas do mundo. Dotado de características excepcionais que propiciam alta adaptabilidade à quase qualquer bioma (alta reprodução, hábitos alimentares heterogêneos e falta de predador natural), o javali vem expandindo seu território, ocupando cerca de 30% dos municípios brasileiros. Além do impacto econômico direto na forma de predação de lavouras, o javali representa uma ameaça iminente, tanto em termos sanitários, uma vez que é depósito de inúmeras doenças, podendo comprometer a sanidade humana e dos rebanhos, quanto em termos ambientais, uma vez que compete por recursos com animais silvestres, contamina e assoreia nascentes e preda fauna e flora. Diante desse conflito entre fauna e seres humanos, mais acentuado pela questão do javali, é primordial refletir acerca de uma política de fauna pautada no manejo. É exatamente nesse ponto que a presente tese procura contribuir. Através das informações (escassas) relacionadas ao javali no Brasil, a presente tese representa um esforço em avaliar três aspectos primordiais do processo de invasão de uma espécie exótica: i) controle; ii) prevenção; iii) impacto econômico. Para tal, diversas estratégias foram adotadas. Para o controle, foram utilizadas informações dos relatórios de manejo afim de se identificar quais fatores relacionados ao engajamento de caça afetam a produtividade da caça. Tais resultados são fundamentais para pautar as decisões acerca das políticas de manejo. No campo da prevenção, foi construído um modelo com o intuito de definir áreas prioritárias, tanto para o controle quanto para a prevenção. Partindo do pressuposto que características edafoclimáticas e de uso da terra afetam a probabilidade de existência do javali e que quanto maior essa probabilidade, maiores as chances de prosperidade da espécie, aqueles municípios com alta probabilidade de presença e que já registraram a presença do javali foram classificados como prioridades para o controle. De forma análoga, aqueles que ainda não tem registro, mas que possuem alta probabilidade de ocorrência (ou seja, possuem as características adequadas para a prosperidade da espécie) são classificados como prioridade para a prevenção. Por fim, no âmbito dos impactos econômicos, foi construído um modelo de dinâmica de sistemas capaz de relacionar a dinâmica populacional do javali e sua relação com os impactos econômicos e com o esforço de controle. Um modelo desse tipo possui alta adequabilidade, interatividade e simplicidade, podendo ser aplicado a qualquer município para uma aferição rápida dos impactos econômicos oriundos da presença do javali. Vale ainda ressaltar o esforço realizado para captar as percepções de agentes relacionados à agropecuária em relação ao fenômeno de invasão do javali. Para tal, foram aplicados 228 questionários online buscando evidenciar questões como os impactos relacionados ao javali e os principais desafios para o controle. Os resultados reforçam as externalidades negativas oriundas da presença do javali e a necessidade de aprimoramento da política de fauna no Brasil, em especial a exótica.\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 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 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".