Programa de Coleta Seletiva da UFPA e seu impacto na promoção de emprego e renda dos catadores de materiais recicláveis selecionados para o período 2022/2024
Bibliographic record
Abstract
RESUMO O objetivo deste trabalho foi discutir o impacto do programa de reciclagem na Universidade Federal do Pará (UFPA) sobre a renda dos catadores de resíduos recicláveis.Para isto, utilizou como metodologia dados quantitativos e qualitativos, coletados através de entrevistas e coleta de dados com os catadores de materiais recicláveis da Cooperativa Filhos do Sol, assim como entrevistas e análise de dados secundários sobre as outras duas cooperativas abordadas (COOTARAL e COOTPA), com funcionários do programa de reciclagem da UFPA, no período de 01/02/2023 à 18/02/2023.Além dos dados secundários produzidos pela Prefeitura da UFPA.A teoria de base foram os preceitos defendidos pelos autores da Economia Circular, onde a matéria-prima secundária (resíduos recicláveis) é reinserida na produção e os catadores são beneficiados com criação de emprego e renda e sua introdução nesta cadeia produtiva.Neste sentido, partimos da hipótese de que a utilização dos materiais recicláveis contribui para a sustentabilidade econômica e socioambiental.Como resultados, de acordo com os dados da coleta seletiva, não houve aumento na renda dos catadores das cooperativas e associações que recolheram o material reciclável na UFPA, porém a renda semanal foi significativamente mais estável durante o período em que as mesmas estavam recebendo o material da universidade.Além disso, trabalhadores de todas as cooperativas expressaram grande aprovação pelo programa, citando fatores como o comprometimento da equipe da universidade, a qualidade do material coletado e o ambiente de trabalho como alguns dos destaques do programa.Ao compararmos os resultados com dados da cooperativa ACCSB em 2018, observamos que a renda da cooperativa CCMRFS durante o período de coleta na UFPA em 2022 representa um crescimento de aproximadamente 25% em comparação com a renda da ACCSB em 2018.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".