AS CIDADES DA MINERAÇÃO NA CHAPADA DIAMANTINA – BAHIA
Bibliographic record
Abstract
O processo de desenvolvimento urbano sempre acontece respaldado por uma atividade econômica que o desencadeia. Dentre essas atividades, a mineração tem sido responsável pelo crescimento de muitas cidades no mundo, dentre elas Sudbury (Canadá), e que não foi diferente no Brasil, bem como no estado da Bahia. O nosso caso de estudo, a Chapada Diamantina, situada na parte central do estado da Bahia, teve seu desenvolvimento alavancado pela mineração (principalmente de diamante), uma das atividades econômicas mais importantes existentes no mundo, já que tudo ou praticamente tudo que necessitamos nos dias atuais, é mineral. Dessa maneira, no século XIX, com o auge da exploração de diamante, começaram a surgir, junto aos garimpos, os núcleos urbanos, embriões das cidades, que é o foco deste trabalho, no qual procuramos evidenciar sua formação e dinâmica. Essas cidades se tornaram centros dessa atividade e elas tiveram um desenvolvimento urbano surpreendentemente rápido, com melhoria das edificações, consolidação do comércio, introdução de uma incipiente industrialização, além do crescimento demográfico.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".