The results of public policies for public use development inside protected areas in Brazil and Canada
Bibliographic record
Abstract
A definição de ecoturismo adotada no Brasil é composta, basicamente, por três aspectos: a conservação do meio ambiente, a conscientização ambiental dos visitantes e o envolvimento da comunidade local. A partir desse enfoque, o presente trabalho analisa os resultados das políticas públicas para o desenvolvimento do uso público em Unidades de Conservação. A análise foi realizada por meio do estudo de casos de duas áreas protegidas, o Parque Estadual Turístico Alto do Ribeira (PETAR), localizado no Estado de São Paulo, no Brasil, e o Strathcona Provincial Park, situado na província de British Columbia, no Canadá. O estudo de casos múltiplos se utilizou de duas fontes de evidências, os documentos das políticas públicas identificadas e as entrevistas com os diversos atores envolvidos: poder público, comunidade local e visitantes. A análise dos documentos e das entrevistas foi realizada por meio da técnica de análise de conteúdo, com a utilização de procedimentos objetivos para o estudo dos textos. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre políticas públicas, áreas protegidas e uso público, bem como uma descrição de todos os atos normativos identificados sobre uso público em Unidade de Conservação nos dois países e os resultados da análise de conteúdo. Entre os principais resultados, destaca-se que o foco das políticas públicas em atividades mais permissivas, no caso canadense, ou na restrição de atividades, no caso brasileiro, não é preponderante para a conservação do meio ambiente. A política de terceirizações, adotada em British Columbia e que começa a ser implantada em São Paulo, tem impactado de forma mais direta os três aspectos analisados.
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".