AVALIAÇÃO DE IMPACTOS AMBIENTAIS NO MATADOURO PÚBLICO MUNICIPAL DE BOVINOS EM LAGOA SALGADA-RN
Bibliographic record
Abstract
O Brasil se enquadra como um dos países com maior consumo por carne bovina, tendo em vista esse consumismo, tem-se que no processo de abate são gerados resíduos e efluentes, que quando não possuem destinação correta, impactam de forma negativa ao meio ambiente.Assim, o presente trabalho tem por finalidade identificar impactos ambientais decorridos das atividades realizadas no Matadouro Público Municipal de Lagoa Salgada-RN.A metodologia utilizada foi a pesquisa bibliográfica e pesquisa de campo.Os resultados obtidos e analisados mostraram que os maiores impactos ambientais estão no depósito incorreto de cascos, vísceras não comestíveis, couros e rabos, restos de carne e ossos, esterco, sangue e águas residuárias que são destinadas constantemente em lixões, valas à céu aberto e no próprio matadouro.A partir do presente estudo, concluiu-se que o setor de abate causa sérios danos ao meio ambiente, ocasionando destruição dos recursos naturais e contaminando a água e o solo.Dessa forma, apresentou-se sugestões à adoção de medidas protetivas, tais como, maior frequência de coleta, destinação correta dos resíduos e efluentes, manutenção do estabelecimento e a reutilização desses produtos não usuais para que se transformem em produtos comercializáveis. PALAVRAS-CHAVE: Matadouro,
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".