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Enregistrement W2777105177 · doi:10.29298/rmcf.v8i44.104

Concentraciones in situ de ozono en bosques de la Cuenca de Mexico e influencia de la altitud

2017· article· es· W2777105177 sur OpenAlexaff
Dionicio Angel Alvarado-Rosales, Luz de Lourdes Saavedra-Romero, Tomás Hernández-Tejeda, Roger W. Cox, John W. Malcolm

Notice bibliographique

RevueRevista mexicana de ciencias forestales · 2017
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMexican Socioeconomic and Environmental Dynamics
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presencia de contaminantes fotoquímicos en la Cuenca de México es una realidad, y el daño que causan a la salud humana y a la vegetación es evidente. La falta de datos sobre concentraciones de ozono en los bosques de la Cuenca fue la principal razón para realizar el presente estudio en tres áreas boscosas: El Ajusco (AJU), Desierto de los Leones (DDL) e Izta-Popocatépetl (IZP). Se utilizaron monitores pasivos CanOxy PlateTM con períodos de exposición de tres semanas, durante un lapso de 14 meses (noviembre, 2004 a enero, 2006), en nueve sitios de monitoreo (tres en cada área), ubicados a diferente altitud y exposición. Los valores registrados en las tres variaron entre 15.41 a 53.8 ppb. Se identificaron puntos de alta concentración de ozono, uno en agosto y otro en noviembre, 2005. La concentración promedio en cada área fue de 32.87 ppb para AJU, 28.34 para DDL y 28.60 ppb para IZP. Al DDL e IZP les correspondieron las más bajas, a pesar de la cercanía a la fuente de emisión; debido a que dos de los sitios de monitoreo se ubicaron en sotavento; es decir, no estuvieron expuestos a los vientos contaminados de la Ciudad de México. Para el IZP, los resultados fueron similares a los del DDL; destacan la importancia que tiene la dirección de los vientos. Las concentraciones de ozono fueron mayores en la medida que la altitud se incrementó. Se comprobó el papel que juega la exposición a las masas de aire contaminado, el viento y la altitud.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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