O IMPACTO DAS QUEIMADAS NA SAÚDE DE CRIANÇAS NA CIDADE DE CASTANHEIRA - MATO GROSSO
Bibliographic record
Abstract
O processo de queimadas de biomassa, de ordem natural ou por intermédio do homem, afeta diretamente a saúde populacional. Estudos apontam direta relação entre queimadas e busca por atendimento hospitalar para crianças. Este estudo tem por objetivo analisar a relação entre queimadas florestais e possíveis causas de doenças respiratórias em crianças de até 12 anos de idade incompletos, considerando as condições meteorológicas como variáveis de controle. Foi realizado um levantamento de dados no Pronto Atendimento Municipal - PAM onde verificou-se buscas por atendimento médico para crianças, via Sistema Único de Saúde - SUS, contribuindo para construção e fortalecimento das políticas de enfrentamento das queimadas, promovendo a saúde humana. Considerando as condições meteorológicas como variáveis de controle, fez-se a detecção dos focos de calor e condições climáticas por meio das bases de dados disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE e pela Organização Internacional de Meteorologia – OGIMET, para o período compreendido entre 01 de janeiro de 2020 a 31 de dezembro de 2020. Observou-se número de internações por doenças respiratórias em crianças de até 12 anos de idade incompletos, sua relação e o número de focos de queimadas ocorridos na cidade de Castanheira - MT. Os resultados apontam que as maiores taxas de comorbidades coincidem com o aumento dos focos de incêndios florestais, porém, não houve associações significativas se comparadas à diminuição da umidade relativa do ar. Portanto, é possível verificar correlação significativa entre os índices de queimadas e doenças do aparelho respiratório em crianças.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".