PHYSICAL CHARACTERISTICS OF A LANDSLIDE IN SÃO PEDRO DA SERRA AND ITS INFLUENCES ON THE LANDSCAPE TRANSFORMATION AT NOVA FRIBURGO, RJ
Bibliographic record
Abstract
Com um olhar atento à dinâmica e transformação das paisagens, este estudo visa contribuir para o entendimento dos processos que desencadeiam o movimento de massa da tipologia escorregamentos na bacia do rio São Pedro, no distrito de São Pedro da Serra, área tipicamente rural do município de Nova Friburgo. Para a realização deste estudo, em uma encosta foi realizado um levantamento de pontos onde ocorreram movimentos de massa na região e depois construído um diagnóstico dos mesmos. A partir de então, foi escolhida uma encosta que apresentava um escorregamento com 40 metros de comprimento x 24,5 m de largura, declividade acima de 47 por cento sobre um LATOSSOLO VERMELHO AMARELO. Para identificação de características específicas desta encosta, foram utilizados instrumentos de campo tais como Permeâmetro de Guelph para mensuração da condutividade hidráulica e GMS’s para a compreensão do processo de recarga e drenagem da matriz do solo. O comportamento hidrológico foi associado às propriedades físicas e químicas além da micromorfologia dos solos, visando um maior entendimento dos processos que estão ocorrendo. As propriedades do solo foram determinadas a partir de metodologias desenvolvidas pela EMBRAPA e pela Geotecnia. O comportamento hidrológico foi analisado, observando também os eventos chuvosos na região bem como sua duração e intensidade através dos dados de chuva da Estação Automatizada THIEZ, pertencente ao Laboratório de Geociências da UERJ/FFP que se encontra na região. No estudo realizado, o comportamento hidrológico responde a porosidade do solo e fatores físicos e químicos atuam auxiliando os processos geradores dos escorregamentos, como a grande presença de ácidos fúlvicos e Fe, que fazem o mesmo se mobilizar no sistema podendo gerar uma camada cimentante. Percebe-se que os estudos dos movimentos de massa exigem uma abordagem integradora, através da análise de várias condicionantes, visto que resultam da interrelação entre distintos processos. Desta forma, a melhor abordagem metodológica para esta pesquisa é a abordagem sistêmica.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".