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Características Físicas e Hidráulicas de Bacias de Retenção Implementadas Pelo Programa “Vida Nova Rio Formiga"

2025· article· pt· W4407689522 on OpenAlexaboutno aff
Tainara Silveira Leal Chicri, Alice Raquel Caminha, Ricardo Sousa Cavalcanti, Michael Silveira Thebaldi, Leyser Rodrigues Oliveira, Vladimir Antonio da Silva

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Geografia Física · 2025
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Sustainability and Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

As bacias de retenção são técnicas de conservação de solo para acúmulo temporário de água e sedimentação de sólidos em suspensão. A avaliação da potencialidade de implantação destas estruturas foca nos aspectos de custos e operação, porém pouca atenção tem sido dada ao fato de que a técnica demanda manutenção constante. Este estudo avaliou as características físicas e hidráulicas de bacias de retenção do programa “Vida Nova Rio Formiga”, construídas em áreas de estrada e pastagem. Utilizou-se um sistema de monitoramento da infiltração, além do permeâmetro de Guelph e penetrômetro de impacto tipo Stolf para determinação da condutividade hidráulica do solo saturado e a resistência à penetração, respectivamente. Verificou-se que as bacias em áreas de estrada receberam mais água e sedimentos comparadas às de pastagem. As bacias B9 e B3 tiveram as maiores variações no nível de água, enquanto a B2, a menor. Quanto à condutividade hidráulica, B4 e B2 (pastagem) apresentaram maiores valores, ao contrário de B9 e B1 (estrada). A resistência à penetração foi maior em área de pastagem. Os resultados destacam a necessidade de manutenção cuidadosa e a importância de considerar a compactação do solo e controle de sedimentos para otimizar a função das bacias de retenção.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.151
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2025
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