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Record W4395661838 · doi:10.18542/ncn.v27i1.16022

Emergência climática na Amazônia: agroecologia e conhecimentos tradicionais contra os modelos empresariais de conservação

2024· article· pt· W4395661838 on OpenAlexfundno aff
Sabrina Nascimento, Simy de Almeida Corrêa

Bibliographic record

VenueNovos Cadernos NAEA · 2024
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Sciences
Canadian institutionsnot available
FundersInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisFundo Amazônia
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

O presente artigo foi elaborado a partir da sistematização do I Encontro Paraense de Agroecologia, realizado em Santarém, região Oeste do Pará, em março de 2023. Com o tema “Agroecologia, tecendo redes por soberania alimentar e popular nos territórios amazônicos”, o encontro reuniu cerca de 200 pessoas de diversas organizações e movimentos sociais da Amazônia paraense vindas de todas as regiões do estado. Durante o encontro, foi possível a escuta de uma série de experiências comunitárias e práticas agroecológicas que, conectadas aos direitos territoriais, revelam-se como possibilidades exitosas de conservação das florestas e da biodiversidade. Nesse sentido, o objetivo do presente artigo é analisar o estado atual do debate realizado por organizações comunitárias e movimentos sociais e sindicais sobre a importância de suas experiências no atual contexto de emergência climática, tecendo uma análise de suas críticas sobre as propostas de conservação das florestas baseadas na mercantilização da natureza e dos bens comuns, como o mercado de carbono. A partir disso, foi possível constituir um conjunto de perspectivas que orientam a ação política dos sujeitos que vivem em territórios ameaçados e identificar estratégias de difusão dessas práticas, como forma de autodefesa e garantia de soberania alimentar e territorial, e justiça climática.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.471
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
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Same venueNovos Cadernos NAEASame topicAgricultural and Food SciencesFrench-language works237,207