Avaliação de impacto de eólicas offshore no Brasil
Bibliographic record
Abstract
A transição energética é uma realidade mundial. No Brasil, o mercado já sinaliza interesse em investir em eólicas offshore, conforme pode ser observado por meio dos processos de licenciamento ambiental em andamento no Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (Ibama). Este artigo realiza uma avaliação de impactos ambientais (AIA) para esta tipologia na costa brasileira. Para tanto listaram-se as atividades de um complexo eólico offshore para as fases de planejamento, instalação e operação do empreendimento. A partir desse levantamento, faz-se a correlação com os impactos ambientais identificados na realização de atividades semelhantes já promovidas pela indústria offshore do Brasil (portos, exploração e produção de petróleo e gás). Por fim, comparam-se os resultados encontrados com impactos ambientais já relatados em empreendimentos deste tipo implementados no mar do Norte, no Reino Unido. Os resultados da análise indicam que, apesar do desenvolvimento de conhecimento significativo sobre a AIA de projetos de eólicas offshore, ainda há lacunas a serem preenchidas na consolidação de um eficaz procedimento para a mensuração do impacto desses empreendimentos.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".