A influência dos principais determinantes e da governança sobre o desmatamento na Amazônia Legal brasileira: uma abordagem por painel (2003- 2020)
Bibliographic record
Abstract
Nos últimos tempos aconteceram mudanças significativas na Amazônia que ocasionaram às perdas de grade extensão das áreas de florestas remanescentes. Nesse contexto, a presente pesquisa objetivou avaliar a influência dos principais fatores determinantes e gestões governamentais no combate ao desmatamento dos municípios da Amazônia Legal no período de 2003 a 2020. Para tanto, estimou-se o modelo de painel balanceado - Efeito Aleatório (EA). Os principais resultados indicaram que parcela majoritária dos municípios apresentaram até 10% de suas áreas desmatadas. Concernente aos resultados empíricos, constatou-se que a expansão da economia, da área de lavoura, da pecuária bovina e da população são fatores significantes para explicar o aumento do desmatamento. Verificou-se também que os municípios do estado do Pará apresentaram desmatamento maior que todas as sedes municipais dos estados amazônicos, com exceção do estado de Rondônia. Ademais, notou-se que foi na gestão do presidente Bolsonaro que aconteceram as maiores elevações no desflorestamento.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".