El rol del instituto de ciencias agrarias de la UFMG en la gestión del cambio climático en las regiones semiáridas
Bibliographic record
Abstract
La Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG), a través de su Instituto de Ciencias Agrarias (ICA), ha estado formando recursos humanos calificados para trabajar en diversos segmentos del sector agrícola, implementando proyectos de investigación y extensión que impactan la cadena productiva alimentaria en la región semiárida de Minas Gerais. Las acciones prioritarias incluyen la búsqueda de alternativas sostenibles relacionadas con la prevención, adaptación y mitigación del cambio climático en la región, que es más vulnerable debido a las condiciones climáticas que restringen los cultivos y dificultan la actividad agrícola. Por lo tanto, este artículo resume la investigación y los principales resultados obtenidos mediante acciones integradas para aumentar la producción de alimentos y actuar en la prevención y el control del cambio climático en la región semiárida de Minas Gerais, Brasil. Es evidente que la investigación del ICA/UFMG, orientada a aumentar la productividad agrícola en la región semiárida de Minas Gerais, ha impactado la producción alimentaria, aportando beneficios económicos, sociales y ambientales a la región. Los resultados de estos estudios se difunden ampliamente a través de publicaciones científicas nacionales e internacionales, así como mediante jornadas de campo, actividades de extensión comunitaria y la elaboración de informes que pueden fundamentar las políticas públicas destinadas a promover una agricultura más sostenible. Se destaca la necesidad de una inversión continua en investigación, políticas públicas e incentivos económicos, ya que estas acciones son esenciales para facilitar la adopción de las soluciones generadas y garantizar la producción sostenible de alimentos, incluso en regiones con mayor vulnerabilidad climática. Cabe destacar también que los proyectos desarrollados por el equipo del ICA/UFMG se basan en fuertes vínculos con organizaciones regionales e instituciones públicas de educación e investigación, generando así sinergias que permiten a la población rural desarrollar estrategias adaptadas para afrontar el cambio climático.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".