GESTÃO DE RISCOS DE DESASTRES NA RODOVIA DOS TAMOIOS EM EVENTOS EXTREMOS
Bibliographic record
Abstract
A atmosfera é dinâmica por sua própria natureza e segue um ritmo composto por eventos usuais e eventos extremos, anômalos ou excepcionais. Os eventos extremos de chuva são aqueles em que os valores apresentaram desvios de chuva superiores ou inferiores ao comportamento usual. Fenômenos naturais adversos podem ter sérios impactos negativos na mobilidade. Sistemas de transporte podem ser afetados por episódios extremos de precipitação. O objetivo deste artigo é estudar a influência de eventos meteorológicos no fluxo logístico de veículos na rodovia dos Tamoios e o impacto nas rodovias da Região Metropolitana do Vale do Paraíba e Litoral Norte com vistas à prevenção de desastres. Foi realizada uma pesquisa bibliográfica sobre o tema clima e a logística. Analisa-se os dados pelo método quantitativo de simulação de gráficos os dados da contagem volumétrica desta rodovia contabilizando o fluxo de veículos nas rodovias da região no período de 13/05/2019 a 21/05/2019. Os resultados sugerem que eventos extremos de chuva causam impactos diretamente na rodovia analisada e os efeitos desses impactos se estendem para as rodovias da região, podendo acarretar variações no lead time de cadeias de suprimentos que utilizam a infraestrutura da região.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".