PERSPECTIVAS BIBLIOMÉTRICAS SOBRE O SENSORIAMENTO REMOTO NA CLASSIFICAÇÃO DO SOLO URBANO
Bibliographic record
Abstract
Esta pesquisa examina detalhadamente a evolução das metodologias e tecnologias utilizadas na classificação do uso e cobertura do solo em áreas urbanas, com ênfase na aplicação do sensoriamento remoto. Por meio de uma análise bibliométrica sistemática, investigamos as tendências de publicação e as inovações metodológicas que têm surgido no campo. Identificamos padrões significativos em publicações, destacando autores influentes, instituições e periódicos que contribuem para o avanço do conhecimento nessa área. Utilizamos o método ProKnow-C, métricas como o índice-h e a contagem de citações para avaliar a influência e o impacto dos trabalhos científicos, oferecendo uma compreensão da dinâmica acadêmica e das redes de colaboração existentes. Além disso, discutimos os desafios atuais enfrentados na classificação do uso do solo urbano e como as novas tecnologias podem ser aplicadas para superá-los. Propomos direções promissoras para pesquisas futuras, enfatizando a importância do desenvolvimento de modelos e sistemas de monitoramento adaptativos e inteligentes. Esses sistemas são fundamentais para promover uma gestão urbana sustentável, permitindo que as cidades se adaptem eficazmente às mudanças ambientais, socioeconômicas e às demandas crescentes da população.
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 | 0.012 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.045 | 0.120 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".