Evaluación de impacto ambiental en el asentamiento expedito Ribeiro, Santa Bárbara – pará/Brasil
Bibliographic record
Abstract
La Reforma Agraria fue uno de los factores que más impulsó el desplazamiento y la ocupación humana en la Amazonía. En ese sentido, esta investigación tuvo como objetivo evaluar los impactos ambientales en la fase de consolidación del Asentamiento Agroecológico de Trabajadores Rurales Expedito Ribeiro, situado en el municipio de Santa Bárbara - PA. En la evaluación se utilizó una adaptación del check-list ponderado cuantitativo de Leopold, donde se correlacionaron 13 elementos ambientales con actividades desarrolladas en la fase de consolidación de la unidad muestral. El cruce de información se realizó de forma ponderada para los aspectos de Magnitud e Importancia y análisis de las propiedades Acumulativas y de Sinergia. Los resultados mostraron impactos económicos en su mayoría positivos de magnitud media a alta y en su mayoría positivos y de importancia media; Población mayoritariamente positiva en magnitud e importancia, intercalándose los niveles bajos y salud mayoritariamente negativa en magnitud e importancia variando entre los intervalos bajo y alto. Las propiedades acumulativas presentes y ausentes mostraron aspectos positivos. Del mismo modo, sinergias presentes y ausentes. En resumen, el asentamiento Expedito Ribeiro presenta algunos problemas comunes a otros en la región, destacando negativamente la cobertura forestal evidenciando impactos ambientales como cambio en la calidad ambiental de los recursos hídricos, en el microclima, la pérdida de biodiversidad, y acelerando los procesos erosivos.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".