Casa sem pessoas para pessoas sem casa: a reabilitação de áreas históricas e o uso habitacional na realidade brasileira
Bibliographic record
Abstract
O ato de habitar se relaciona com o sentimento de pertencimento que o indivíduo \ndesenvolve em relação ao local que habita, sendo o tempo um fator primordial nesse \nprocesso. Grupos que ocupam o espaço por um longo período tenderão a encará-lo \ncomo seu, aplicando ali sua cultura, seu modo de viver e de construir. Quando se fala \nem projetos de reabilitação de áreas históricas, sobretudo as que se encontram \ndegradadas, pode-se prever uma gama de usos que podem ser inseridos, mantidos ou \nrestabelecidos nesses espaços, e dentre todos eles o que mais tem suscitado discussões é \no uso habitacional. Essa pesquisa se focou em entender se, e como, ocorre a integração \nentre os programas nacionais de promoção da habitação e os de reabilitação urbana de \náreas históricas, e se de fato pode-se verificar no Brasil a existência de uma política \nurbana efetiva para áreas históricas, considerando todos os problemas envolvidos, ou \napenas a realização de ações pontuais que, além de não promoverem a recuperação \náreas antigas degradadas, ainda dificultam o processo, por contribuir para a especulação \nimobiliária dessas áreas. A utilização do estoque construído dos centros antigos poderia \nauxiliar na diminuição do déficit habitacional, mas é preciso que os projetos se baseiem \nde fato na sustentabilidade continuada, e que a preocupação principal se desloque da \nexploração econômica para a recuperação socioeconômica das áreas antigas. O recorte \ntemático dessa pesquisa foram os programas nacionais voltados a diminuir o déficit \nhabitacional, desde o BNH até os dias de hoje com o Programa Minha Casa Minha \nVida, e os programas de reabilitação de áreas históricas realizados a nível nacional a \npartir da década de 1970, quando as áreas urbanas históricas passam a ser consideradas \nde forma ampla, com todos os seus problemas. O objetivo desta tese foi entender os \ndirecionamentos definidos para as ações de recuperação de áreas históricas, a partir do \nenfoque do uso habitacional, e para que população se voltam, tendo como análise o caso \ndo centro histórico de João Pessoa, onde se buscou entender como ocorreu a atuação \ndos programas de reabilitação, diante da diversidade de problemas que uma área urbana \nsubutilizada pode apresentar, como a degradação das edificações, evasão de usos, \ninfraestrutura obsoleta e comunidades de menor renda. E se em comparação com outras \ncidades, houve a percepção de erros cometidos e a mudança de postura, pois o \nentendimento desse processo pode auxiliar na proposição de novas possibilidades de \natuação.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".