Características Físicas e Hidráulicas de Bacias de Retenção Implementadas Pelo Programa “Vida Nova Rio Formiga"
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".