Estudos de caso pós-pandemia: como se comportará a sociedade
Bibliographic record
Abstract
O artigo se refere às alterações provocadas pela COVID-19 no desenvolvimento pós-pandemia da arquitetura, paisagem, sociedade e moradia, não só no Brasil, mas em países como Canadá, Espanha e Portugal. Os objetivos são fazer um compilado das pesquisas dos professores das universidades e profissionais relacionados ao tema. Primeiramente, relatou-se o impacto no Brasil, diferente dos outros três países, considerados desenvolvidos. Em que a pandemia afetará o Brasil? Serão três partes referentes ao tema da moradia. No Canadá, como a Covid-19 está afetando o mercado de trabalho e a vida de uma forma geral? A construção civil não parou porque foi declarada como serviço essencial, sem esse serviço básico, as pessoas não seriam capazes de ficar em casa e permanecer saudáveis. Na Espanha, o estado de alarme foi anunciado pelo governo quando o número de contágios alcançou meio milhão de pessoas. Porém, dentro do dramático cenário, surgiu algo positivo: a qualidade do meio ambiente melhorou. As cidades grandes, com altos níveis de poluição respiram um ar mais puro, a biodiversidade se regenera, as águas estão mais limpas. Em Portugal, o que aconteceu à arquitetura? Continuou elaborando projetos on-line e a construir, com ritmo menor, por medo de contágio e por falta de serviços de apoio. Como resultados, a pandemia veio deixar consequências nas crianças, nas pessoas mais velhas, nos pobres, na geração atual, e em toda a sociedade. Em todos os países verificou-se que deverá ser exigida do Poder Público uma atuação decisiva e eficiente, organizada e fraterna.
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".