Valoração ambiental do Parque Estadual da Serra do Mar - Núcleo de Satana Virgínia
Bibliographic record
Abstract
O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver um estudo de valoração ambiental do Parque Estadual da Serra do Mar - Núcleo Santa Virgínia, utilizando o método de custo viagem (MCV), visando a fortalecer os argumentos para preservação e recuperação da Mata Atlântica, além de incentivar formas sustentáveis de turismo na área do PESM. Além disso, o presente trabalho colocou foco no conhecimento do perfil dos visitantes com relação a fatores variados, como por exemplo, idade, estado civil, grau de instrução, renda mensal, origem, freqüência das visitas, tempo de permanência e custos totais com a viagem. Neste trabalho, foram aplicados 181 questionários durante os meses de janeiro a julho de 2009. Dos entrevistados, 55% eram do sexo masculino, predominando as faixas etárias de 26 a 40 anos (86,6%) e a maioria apresentou grau de escolaridade de nível superior (91,2%). A grande maioria (67%) dos entrevistados tinha como objetivo principal de sua viagem a visita à unidade de conservação e 75,6% dos visitantes não conheciam a área e visitavam o parque pela primeira vez. O PESM - Núcleo Santa Virgínia possibilita aos visitantes um excedente do consumidor estimado na ordem de R$ 4.496,82 e, após a obtenção deste dado, o valor recreativo agregado do Núcleo foi calculado em R$ 13.490.462,33/ano ou US$ 7.331.772,40/ano. O valor encontrado foi obtido, considerando-se 3000 visitantes/ano, que foi a média dos últimos quatro anos no Núcleo Santa Virgínia. Os visitantes estão em busca de um contato maior com atrativos naturais e pagam por isso, reafirmando a premissa de que, quanto mais preservada uma determinada região, maior será seu valor ambiental, podendo, com isso, gerar benefícios diretos e indiretos para os visitantes e para a população local, inclusive benefícios sócio-econômicos, como geração de renda, lucros e novos empregos.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".