Análise da arborização de praças do município de Chimoio, Moçambique
Bibliographic record
Abstract
A arborização urbana desempenha um papel essencial na composição da paisagem das cidades, contribuindo para a mitigação dos impactos ambientais resultantes das atividades humanas. O estudo teve como objetivo analisar a arborização das praças do município de Chimoio, Moçambique. Para isso, foi realizado um inventário florestal do tipo censo, abrangendo 100% dos indivíduos arbóreos presentes nas praças do município de Chimoio. Os indivíduos inventariados formam identificados as espécies, família botânica e analisadas as condições fitossanitárias, altura total, diâmetro a altura do peito (DAP), intensidade de poda, necessidade de poda, área livre de crescimento e conflitos com a rede elétrica. Como resultados, foram amostrados 81 indivíduos, distribuídos em 9 espécies e 7 famílias. Foi observada a má distribuição de espécies por praças, com predominância da Senna seamea (43,2%). Maior parte dos indivíduos de porte médio com altura entre 10m a 15m (51,9%). No entanto, a maioria dos indivíduos apresentam condições fitossanitárias boas (75,3%), não apresentam interferências com a rede elétrica (88,9%), e com uma área livre de crescimento boa (98,8%). Conclui-se que há necessidade de diversificação das espécies e melhor planejamento da arborização, de modo a reduzir a vulnerabilidade a pragas e doenças e potencializar os benefícios ambientais e sociais das praças. Recomenda-se a elaboração de um plano de manejo arbóreo participativo, integrando critérios de diversidade, manutenção e infraestrutura urbana para promover praças mais funcionais e inclusivas. Palavras chaves: Floresta urbana; Áreas verdes urbanas; Vegetação urbana; Planejamento urbano.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".