ANÁLISE E RECOMENDAÇÕES PARA A GESTÃO DOS RESÍDUOS SÓLIDOS URBANOS NO BAIRRO DE CAIXA D´ÁGUA
Bibliographic record
Abstract
A gestão de resíduos é um dos principais desafios enfrentados por muitas cidades no mundo inteiro.No Brasil, a problemática é ainda mais acentuada, especialmente em áreas urbanas densamente povoadas.O bairro de Caixa da Água, por exemplo, está localizado na cidade de Olinda em Pernambuco, é uma região que enfrenta graves problemas socioeconômicos e ambientais, sendo a gestão de resíduos sólidos um dos problemas mais graves.O presente trabalho visa contribuir na adequada gestão dos resíduos sólidos urbanos no bairro, com o objetivo de minimizar possíveis impactos ambientais gerados na comunidade e na minimização geração de gases responsáveis pelo efeito estufa, bem como na oportunização da geração de renda para a população local através da reciclagem e reaproveitamento de resíduos.Realizou-se um diagnóstico do roteiro itinerário de coleta domiciliar do bairro seguido de um mapeamento da região em estudo para tratar de possíveis melhorias na gestão dos resíduos local.A heterogeneidade do bairro e seus conflitos espaciais impõem a necessidade de incorporar nos processos de urbanização as redes de produção e as novas tecnologias como aspectos fundamentais na definição de metas que garantam a sustentabilidade como um dos requisitos para melhor qualidade de vida no ambiente construído.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".