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Floresta de conhecimento e mistério: uma etnografia de um modelo computacional de vegetação no AmazonFACE

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dc.contributor.author Mammoli, Felipe
dc.contributor.author Monteiro, Marko Synésio Alves
dc.date 2024-10-25
dc.date.accessioned 2024-10-25
dc.date.accessioned 2024-10-27T01:11:30Z
dc.date.available 2024-10-27T01:11:30Z
dc.identifier.uri https://doi.org/10.25824/redu/GHGVXZ
dc.identifier.uri https://redu.unicamp.br/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25824/redu/GHGVXZ
dc.description Os dados e metadados são referentes a tese de doutorado de Felipe Mammoli Andrade do Programa de Pós-Graduação em Política Científica e Tecnológica, IG, UNICAMP (ainda não defendida). O conjunto de dados é composto por caderno de campo produzido durante trabalho de campo etnográfico, gravações em áudio de entrevistas semiestruturadas, transcrição de respostas de entrevistas semiestruturas e fotos do campo.
dc.description.sponsorship Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.publisher Mammoli Andrade, Felipe
dc.subject Arts and Humanities
dc.subject Social Sciences
dc.title Floresta de conhecimento e mistério: uma etnografia de um modelo computacional de vegetação no AmazonFACE
dc.type Textual
dc.description.sponsorshipId CNPQ: 140837/2017-5


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