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Record W4413077008 · doi:10.64160/rdl.v21.n1.p39-79

A GESTÃO PARTICIPATIVA DE ÁGUAS NO BRASIL: O CASO DO COMITÊ DE BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO PIANCÓ-PIRANHAS-AÇU / THE PARTICIPATIVE WATER MANAGEMENT IN BRAZIL: A CASE STUDY OF PIANCÓ-PIRANHAS-AÇU RIVER BASIN COMMITTEE

2019· article· pt· W4413077008 on OpenAlexaff
Ana Marília Dutra Ferreira da Silva, Patrícia Borba Vilar Guimarães

Bibliographic record

VenueRevista Direito e Liberdade · 2019
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicWater Governance and Infrastructure
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nas últimas duas décadas, foram criados mais de 100 comitês de bacia hidrográfica no Brasil, com o fito de democratizar e conferir eficiência à gestão de águas. A criação desses comitês coaduna-se com o modelo de desenvolvimento que prima não apenas pelo crescimento econômico, mas pela modificação das estruturas sociais e institucionais. O objetivo do presente trabalho é analisar os aspectos jurídicos da participação da sociedade civil nos comitês de bacia e suas repercussões político-institucionais. Pretende-se examinar o caso específico do Comitê de Bacia Hidrográfica Piancó-Piranhas-Açu, a fim de verificar os resultados e os limites da participação da sociedade civil no âmbito deste comitê. Defende-se que o modelo adotado deve passar por modificações, a fim de corrigir suas falhas. Conclui-se que, apesar dos problemas apontados, os comitês de bacia hidrográfica continuam sendo importantes vetores à democratização e sustentabilidade. O método de abordagem utilizado foi o dedutivo, com a realização de pesquisa doutrinária e legislativa. Quanto ao estudo de caso, o trabalho valeu-se do exame das Atas de reuniões ordinárias e extraordinárias realizadas pelo Comitê de Bacia Hidrográfica Piancó-Piranhas-Açu, disponíveis no respectivo sítio até o ano de 2016.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), 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 score0.381
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.025
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.292 · 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".

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Published2019
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