Avaliação da cobertura vegetal de área beneficiada pelo Eixo Leste do Projeto de Integração do Rio São Francisco, utilizando ADIVA
Bibliographic record
Abstract
No semiárido a perda da cobertura vegetal configura grave problema a manutenção dos ciclos naturais, sobretudo tendo em vista a fragilidade ambiental do ecossistema e as projeções de mudanças no clima global. O mapeamento da cobertura vegetal ganha destaque como uma ferramenta crucial para monitorar e entender tais mudanças, orientando políticas de adaptação e mitigação. Com o objetivo de avaliar a dinâmica da cobertura vegetal do município de Floresta e as mudanças no uso e cobertura do solo nas áreas beneficiadas pelo Projeto de Integração da Bacia do Rio São Francisco com as Bacias do Nordeste Setentrional (PISF), e compreender as modificações e problemáticas impulsionadas pela degradação da vegetação da Caatinga. Foram utilizadas imagens do sensor OLI do Landsat 8 para os anos de 2013, 2015, 2016, 2019, 2021 e 2023. As imagens foram processadas no software ADIVA, e obtidos NDVIs da área de estudo. Os resultados demonstram que as condições de uso do solo na Caatinga promoveram perda da cobertura vegetal, com retração de áreas vegetadas e expansão de solo exposto. A falta de políticas de conservação deve acentuar os problemas ambientais e degradação dos recursos naturais, já limitados no semiárido.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| 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".