A METODOLOGIA DO PLANO ESTADUAL DE CAPACITAÇÃO EM RECURSOS HÍDRICOS NO ESTADO DO PARÁ E SUA CONTRIBUIÇÃO PARA A GESTÃO DE RECURSOS HÍDRICOS NO ESTADO
Bibliographic record
Abstract
Assim como a Política Nacional de Recursos Hídricos, a Política Estadual de Recursos Hídricos do Pará (PERH/PA) prevê a implementação de instrumentos de gestão, se diferenciando, em nível estadual, pelo estabelecimento de um instrumento extra: capacitação, desenvolvimento tecnológico e educação ambiental. Nesse contexto, o objetivo deste capítulo foi relatar a experiência da metodologia empregada no Plano Estadual de Capacitação em Recursos Hídricos no estado do Pará (PECRH/PA). A Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Sustentabilidade do Pará (SEMAS/PA), órgão gestor dos recursos hídricos, utilizou como base metodológica do PECRH/PA o CapacitaRH, projeto desenvolvido pela Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA) (Brasil, 2018). Assim, o Plano foi resultado de dados coletados por meio de questionários eletrônicos enviados a quatro entes do Sistema Estadual de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Pará (SEGRH/PA): (i) Órgão Gestor de Recursos Hídricos (SEMAS/PA), (ii) Conselho Estadual de Recursos Hídricos (CERH/PA) e suas Câmaras Técnicas, (iii) Comitê da Bacia Hidrográfica do Rio Marapanim (CBHRM); e (iv) Usuários de recursos hídricos. Os 273 respondentes definiram 12 temas diferentes por ano, totalizando 48 temas para o quadriênio (2024-2027). Dessa maneira, o estado do Pará tem avançado na consolidação de ações, projetos e programas participativos destinados à conservação dos recursos hídricos, garantia de seus usos múltiplos e recuperação dos ambientes aquáticos.
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 | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".