OCORRÊNCIA DE DESASTRES TECNOLÓGICOS E SUA RELAÇÃO COM A VALIDADE DO CERTIFICADO DE APROVAÇÃO DO CORPO DE BOMBEIROS
Bibliographic record
Abstract
Este artigo aborda a falta de validade do certificado de aprovação do Corpo de Bombeiros e sua colaboração para a vulnerabilidade industrial. Justifica-se pela necessidade de discutir as possibilidades legais de inserção da validade no referido certificado, melhorando a segurança dos locais de aglomeração de pessoas, seja este industrial ou não. Os objetivos foram: pesquisar sobre a validade do certificado de aprovação e enumerar os riscos decorrentes da falta de atualização da estrutura industrial. Trata-se de pesquisa bibliográfica, cujas fontes foram artigos científicos, livros, sites indexados e governamentais, leis e normas. Os dados foram analisados através de processo de análise de conteúdo. Conclui-se que as indústrias que utilizam produtos perigosos têm potencial poluidor, trazendo sérios riscos ao meio ambiente, ao trabalhador, e para população. O desastre tecnológico tem uma possibilidade maior de ser minimizado caso o risco seja avaliado e identificado, assim a falta do prazo de validade do certificado de aprovação pode aumentar o risco de desastre industrial e de outros estabelecimentos, levando em conta a necessidade de adequação da estrutura para se manter a segurança das instalações.
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 | 0.018 | 0.076 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".