EVOLUÇÃO DA QUALIDADE DO DIAGNÓSTICO AMBIENTAL NOS ESTUDOS DE IMPACTO AMBIENTAL – EIAs
Bibliographic record
Abstract
O Estudo de Impacto Ambiental -EIA é o principal documento da Avaliação de Impactos Ambientais no Brasil, sendo exigido para o licenciamento prévio de empreendimentos com grande potencial de degradação ambiental.O EIA contém diversas etapas concatenadas, sendo uma delas a etapa do diagnóstico ambiental, importante para fornecimento de informações para a previsão e avaliação de impactos e, também, para a elaboração de planos e programas ambientais.O objetivo do estudo é analisar a evolução da qualidade dos diagnósticos ambientais nos EIAs entre os anos de 2013 e 2018.Para tanto, aplicou-se questionário para analistas ambientais do Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis -IBAMA.Para análise dos dados foi utilizado o teste não-paramétrico de Mann-Whitney e os gráficos Boxplot.Os resultados indicaram que não houve melhora na qualidade do diagnóstico ambiental ao longo do período analisado e que problemas na coordenação dos estudos e excesso de informações pouco relevantes têm sido fatores consideráveis para a falta de qualidade nessa etapa dos EIAs.PALAVRAS-CHAVE: avaliação de impactos ambientais, licenciamento ambiental, gestão ambiental.INTRODUÇÃO O meio ambiente ecologicamente equilibrado é um direito fundamental da população que não deve ser explorado de forma egoísta e irresponsável, pois qualquer ação inadequada poderá afetar as presentes e futuras gerações.Isto posto, o licenciamento ambiental e a Avaliação de Impacto Ambiental -AIA surgem como uma resposta jurídica e legal que visa a evitar ou mitigar impactos negativos à natureza decorrente da atividade humana.
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 | 0.058 | 0.139 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".