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Record W6999863308

Diagnóstico sócio histórico na avaliação da drenagem urbana e sua governança no 4° distrito de Porto Alegre/RS

2022· dissertation· pt· W6999863308 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLume (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) · 2022
Typedissertation
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicUrban Development and Societal Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Com o histórico da urbanização, pode-se entender melhor a migração da população para o 4° Distrito resultando na marginalização dos bairros mais a norte e noroeste. Enquanto a população do 4° Distrito interage com a falta de planejamento inclusivo da prefeitura de Porto Alegre, a mesma se reorganiza, marginalizando cada vez mais a drenagem urbana e os alagamentos com a extinção do departamento especializado em esgotamento pluvial. Mesmo com essa reorganização dos responsáveis pela drenagem urbana e cheias, ainda foram feitos estudos nesta área por empresas, órgãos estaduais e órgãos federais. Entretanto, esses estudos são divergentes tanto em metodologias quanto em resultados finais. No entanto, os estudos não levam em consideração a estrutura sucateada e os pontos de alagamentos em locais marginalizados, como os bairros Humaitá e Farrapos, onde segundo as reportagens jornalísticas apresentam muitos pontos de alagamentos. Há a necessidade de gerar um novo mapa, onde demonstra alagamentos históricos e recorrentes junto com a população. Este poderá ser relacionado com obras antigas, para verificar o dimensionamento dessas obras ou a necessidade de novas obras. Essas novas decisões poderão mudar o rumo da governança no que tange à drenagem urbana porto alegrense e trará uma otimização do dinheiro público para essa área e uma consequente valorização no valor da terra nesses locais.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.247
Threshold uncertainty score0.490

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.250 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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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Citations0
Published2022
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