MAPEAMENTO DOS TERRENOS NÃO EDIFICADOS E ANÁLISE DOS VAZIOS URBANOS DE IPORÁ
Bibliographic record
Abstract
O excesso de terrenos não edificados nas cidades faz surgir grandes vazios urbanos, que causam problemas relativos ao meio ambiente, mobilidade, acessibilidade e segurança, além de encarecer os serviços públicos e aumentar a exclusão social dos periferizados. A cidade de Iporá possui muitos vazios urbanos e tem sofrido com a abertura de mais loteamentos. Esta pesquisa objetivou quantificar e cartografar os terrenos não edificados da cidade e analisar os efeitos socioespaciais da expansão da malha urbana. Para isso, realizou-se o registro histórico da expansão urbana, mapearam-se todos os lotes não edificados até 2019 e analisaram-se alguns dos problemas causados pelos vazios urbanos. Constatou-se que desde a década de 1960 o crescimento demográfico da cidade esteve aquém da quantidade de terrenos urbanos, situação que se agravou a partir de 2012, quando novos loteamentos surgiram no contexto do aquecimento da construção civil causado pelo Programa Minha Casa, Minha Vida.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".