Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho tem por objetivo apresentar a importância que os cães policiais desempenham nas atividades de segurança pública, auxiliando forças como a Polícia Militar, Civil e Federal em diversas missões. Seu treinamento é rigoroso e começa ainda filhote, envolvendo obediência, socialização, ambientação e condicionamento para tarefas específicas, como farejar drogas, explosivos, armas e até pessoas desaparecidas. Entre as raças mais utilizadas destacam-se o Pastor Alemão, o Pastor Belga Malinois, o Labrador e o Rottweiler, por sua inteligência, olfato aguçado, resistência física e facilidade de adestramento. O trabalho conjunto entre o cão e o condutor é baseado em confiança mútua, comunicação precisa e paciência. Esses animais são capazes de realizar operações com agilidade e eficiência que superam e muito a capacidade humana em determinadas situações. O emprego dos cães policiais resulta em maior efetividade nas ações de segurança, redução de riscos para os agentes humanos e aumento da sensação de proteção na sociedade. Sua presença demonstra a integração entre tecnologia biológica e técnica policial, tornando-os instrumentos indispensáveis à manutenção da ordem pública e ao salvamento de vidas.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".