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Enregistrement W2969344932 · doi:10.21829/myb.2019.2511759

Avances y desafíos en el conocimiento de los bosques mesófilos de montaña de México

2019· article· es· W2969344932 sur OpenAlexaff
Dulce María Rosas Rangel, Manuel E. Mendoza, Conrado Tobón

Notice bibliographique

RevueMadera y Bosques · 2019
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Cultural Studies in Latin America and Beyond
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los “bosques mesófilos de montaña” son ecosistemas que se caracterizan por el nivel de estratos arbóreos, abundantes helechos y epífitas. Actualmente esta formación vegetal se encuentra en forma de relictos en algunas de las cañadas del país, por lo que es importante conservar este ecosistema que ocupa menos de 1% del territorio nacional y que tiene un alto valor ante la escasez de agua y la pérdida de los bosques. Su importancia ecológica radica en la alta diversidad de flora y la presencia de especies endémicas en peligro de extinción que funcionan como cubierta protectora para evitar la erosión. Su importancia hidrológica deriva de la presencia de lluvias y nubosidad, neblina o niebla durante gran parte del año que reduce la incidencia de radiación solar disminuyendo las salidas de agua por evapotranspiración. Además, al ingreso de precipitación por lluvia hay que adicionar la precipitación horizontal de la niebla interceptada por el dosel. En este trabajo se presenta una revisión bibliográfica de los estudios realizados en México mediante búsquedas específicas y especializadas en buscadores académicos (Web of science, ScienceResearch, Academia.edu y Google scholar). Se encontró un alto índice de publicaciones de investigación ecológica en torno a la biodiversidad (fauna, listados florísticos y estructura de la vegetación), perturbación, sucesión secundaria, restauración ecológica; sin embrago, se identificaron un número limitado de trabajos sobre servicios ecosistémicos (hidrológicos y captura de carbono) y los más recientes están relacionados al cambio climático.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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