Variabilidade espaço-temporal de ocorrência e recorrência de fogo no Bioma Caatinga usando dados do sensor MODIS
Bibliographic record
Abstract
O uso do fogo de forma indiscriminada, a cada ano vem causando um desequilíbrio na natureza, que pode ser percebido em âmbito global. O sensoriamento remoto, representa a principal alternativa tecnológica na detecção, dimensionamento e na compreensão da dinâmica do fogo. Assim, o objetivo desse estudo foi analisar a distribuição espaço-temporal das áreas queimadas do Bioma Caatinga por meio do produto MODIS MCD64A1, no período de 2001 a 2018. Para isso, foram utilizados os subconjuntos mensais do produto Burned Area MCD64A1. Adotou-se também a classificação do Canadian Forest Service, no qual define as áreas queimadas em cinco classes diferentes: I (0-0,09 ha); II (0,1-4,0 ha); III (4,1-40,0 ha); IV (40,1-200,0 ha); V(>200,0 ha). Os resultados alcançados nesse estudo revelam que o estado do Piauí apresenta estatisticamente maior média de ocorrências de incêndios e área queimada na série temporal. Os meses que tiveram as maiores áreas queimadas no bioma foram setembro, agosto e outubro e maior recorrência de maio a dezembro. As classes de tamanho de área queimada que apresentaram maiores ocorrências foram III, IV e V. O bioma sofre sistemático crescimento de degradação, o que potencializa sua fragilidade ante ao fogo.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".