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Enregistrement W2992601584 · doi:10.33262/concienciadigital.v1i2.947

Efectos de la contaminación ambiental en la flora y fauna en el cantón La Maná

2018· article· es· W2992601584 sur OpenAlexvenueno aff
Pablo Homero Velasteguí López

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2018
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePublic Health and Environmental Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFaunaGeographyFlora (microbiology)ForestryArtBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actualmente, en nuestro país observamos a diario como están las ciudades, contaminadas de residuos sólidos, basura, objetos sin vida, así como también existen factores artificiales como la lluvia ácida y la deforestación ya que esto afecta a la contaminación de la flora y fauna en el cantón. La contaminación en su definición imposibilita el crecimiento de muchas especies vegetales, porque la presencia de sustancias químicas en el suelo altera los procesos vitales de las plantas. No existe una gran variedad de especies, como ocurre en los sectores no urbanos, donde el hombre ha tenido un menor grado de influencia y son menores los niveles de contaminación. La consecuencia de las actividades industriales y del transporte, contamina la atmósfera, es responsable de la destrucción de grandes bosques, afecta el suelo que se contamina con sustancias ácidas que dificultan o impiden el crecimiento de nuevas especies vegetales, con lo cual se favorece la erosión del suelo. La contaminación de la flora y fauna ha provocado la destrucción de la biodiversidad en el Planeta. Actualmente en el Ecuador incluyen aproximadamente el 11% de las especies existentes en el mundo y el 30% de las especies enumeradas en América Latina, lo cual en sus datos anteriores era de un 13%.Tabla 1: Flora y fauna contaminada Actualmente el territorio ecuatoriano recoge 25.000 especies de plantas vasculares. También se ha identificado 2725 especies de orquídeas. El 11% de las especies existentes en el mundo y el 30% de las especies enumeradas en América Latina. Los Andes comprenden 1.050 especies, mientras que 850 fueron inventariados en la región amazónica y a lo largo de la costa.

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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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