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A PROBLEMÁTICA SOCIOAMBIENTAL E A LÓGICA DO MERCADO

2023· article· pt· W4327583816 on OpenAlexaff
Daniel Louzada Casteluber, Rosinei RonconiVeiras

Bibliographic record

VenueRevista Foco · 2023
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicMining and Resource Management
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Os crimes ambientais das atividades de mineração, sistematicamente, promovem um colapso na dinâmica social, tanto em âmbito regional como local, pois, ocorre um processo denominado desterritorialização, interferindo no modo de vida e na identidade das comunidades nestes espaços. Com a descaracterização da paisagem em múltiplas escalas há consequentemente o desenraizamento e a perda de vínculos identitários que a população constituía com o território, desestabilizando diferentes ecossistemas e arranjos socioespaciais já estabelecidos interferindo inclusive no aspecto vital da alimentação. Este trabalho busca problematizar a racionalidade presente no maior crime socioambiental do Brasil provocado pela mineradora Samarco admitindo que essas corporações tem a capacidade de se infiltrar nas subjetividades intrapessoais apresentando-se como única possível, ocultando e invisibilizando outras formas de racionalidades. Por meio de uma revisão de literatura e análise de trabalhos científicos ligados ao tema, ficou evidenciado que o modelo empregado pelas empresas que atuam em atividades de impacto direto em ecossistemas – ou mesmo aquelas com impacto indireto – demonstram de maneira clara e nada sutil a ênfase nos lucros em detrimento de qualquer responsabilidade ambiental. Conclui-se que na maioria dos trabalhos analisados existe uma carência de determinados temas imbricados com os impactos socioambientais da mineração na bacia do Rio Doce, como a ausência da abordagem do tema da alimentação, fome, insegurança e soberania alimentar.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.405
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.007

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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