VIOLÊNCIA, LUTAS E ALTERNATIVAS AOS GRANDES PROJETOS NA AMAZÔNIA
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho pretende fomentar um debate e tecer considerações sobre o quadro de injustiças sociais e conflitos engendrados no modelo de desenvolvimento experimentado na região amazônica no contexto dos grandes projetos, além de propor atividades econômicas alternativas que possam integrar e mitigar a vulnerabilidade socioeconômica e, ainda, que possam possibilitar melhorias em relação a qualidade de vida deste tecido social esquecido que vive alheio aos benefícios do desenvolvimento econômico de tais projetos. Os grandes projetos de infraestrutura, até então, visam restringir o acesso e tentam afastar comunidades inteiras como ribeirinhos, indígenas e líderes religiosos e sociais do centro de tais decisões, pois se percebe as mais diversas tentativas de manipulação de informações e leis. Dessa forma, as comunidades vivem em uma situação que reflete um misto de incertezas em seu aspecto econômico e vulnerabilidade social. Assim, deve ser assegurado o direito fundamental à educação, a informação com consultas prévias e livres às comunidades que serão impactadas pela implantação de qualquer empreendimento, conforme a Convenção 169, da Organização Internacional do Trabalho-OIT.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".