CORRENTES E ESTILOS DE AGRICULTURA DE BASE ECOLÓGICA NO BRASIL
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho analisa as correntes e estilos de Agricultura de Base Ecológica no Brasil, investigando suas origens, contextos, sujeitos e organizações envolvidas. Objetiva compreender como essas práticas sustentáveis estão sendo implementadas no país e identificar os desafios enfrentados por movimentos sociais, instituições e sujeitos na promoção desses estilos de agricultura. A metodologia utilizada foi o Mapeamento Sistemático da Literatura nas bases de dados Google Scholar, Portal de Periódicos da CAPES, Scielo e Redalyc. Foram triadas publicações entre 1992 e 2023, utilizando-se a string de busca “agricultura alternativa” AND “agricultura de base ecológica” AND “Brasil”; e seus equivalentes em inglês e espanhol. A partir dessa triagem, efetivou-se uma busca ativa pelos descritores: “agricultura orgânica”, “agricultura ecológica”, “permacultura”, “agricultura biodinâmica” e “agricultura natural”, com a seleção de 30 publicações relevantes para análise. Os resultados apontam para a diversidade de correntes de Agricultura de Base Ecológica no Brasil, cada uma com suas particularidades e contribuições para a sustentabilidade da agricultura no país. Destaca-se o papel fundamental dos movimentos sociais, da educação popular e da agroecologia na promoção dessas práticas e a necessidade de construção de processos organizativos e tecnologias apropriadas para uma maior difusão desses estilos de agricultura em todo o país.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".