A GESTÃO DE RESÍDUOS EM PEQUENOS MUNICÍPIOS: UM ENFOQUE SOBRE OS INSTRUMENTOS LEGAIS
Bibliographic record
Abstract
Este artigo observa a gestão de resíduos sólidos em pequenos municípios, analisando a legislação municipal e os Planos Municipais de Gestão Integrada de Resíduos Sólidos (PMGIRS). Apesar de a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS) estabelecer diretrizes para uma gestão sustentável, foi constatado que muitos municípios carecem de legislação específica, resultando em planos de gestão pouco práticos e deficientes. A pesquisa, focada na microrregião de Wenceslau Braz/PR, revelou que a maioria dos municípios não possui uma Política Municipal de Resíduos Sólidos (PMRS) formalizada. Além disso, 100% dos PMGIRS analisados são incompletos e genéricos. Ao final, concluiu-se que há a necessidade da positivação jurídica da PMRS nos entes municipais, não só para orientar claramente na elaboração dos PMGIRS, mas, principalmente, para garantir uma base legal sólida e alinhada aos preceitos obrigatórios da PNRS. Por fim, a pesquisa revela que a instituição da PMRS no âmbito municipal repercutirá na continuidade das políticas de gestão e planejamento eficiente, elementos esses, fundamentais para a promoção de uma gestão eficiente e sustentável dos resíduos sólidos.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".