Diagnóstico de impactos ambientais na disposição irregular de Resíduos da Construção Civil no município de Santa Cruz do Capibaribe
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O setor da construção civil é o que mais explora recursos naturais, e é o que mais gera resíduos.Dessa forma, objetivou-se com este trabalho avaliar impactos ambientais na destinação de resíduos sólidos da construção civil no município de Santa Cruz do Capibaribe-PE.A metodologia consistiu na realização de pesquisas bibliográficas, visitas de campo, fotodocumentação e na utilização de ferramentas de geoprocessamento e de avaliação de impactos ambientais.Elaborou-se um diagnóstico ambiental simplificado da área de estudo.Por meio dos métodos de avaliação de impactos ambientais, Ad Hoc, Check Lists e Matriz de Interação, foram identificados e analisados os impactos ambientais.Posteriormente, foram propostas medidas de controle ambiental e planos e programas ambientais.Os principais impactos ambientais identificados foram: Compactação do solo, afugentamento da fauna, alterações nas características físicas, químicas e biológicas do solo e alteração na paisagem.Entre as medidas de controle ambiental indicadas, destacaram-se: Revolver o solo após a retirada do RCC para promover uma desagregação, implementar campanhas educativas para proteção dos animais; Realizar obras de paisagismo procurando manter as espécies naturais da região, monitorar e promover o controle da qualidade dos solos e realizar obras de paisagismo com espécies 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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".