Efectos de la contaminación ambiental en la flora y fauna en el cantón La Maná
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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.
score_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