MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3006632252 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i1.1.1138

Determinación y georreferenciación de la estructura y composición florística del ecosistema herbazal páramo en la reserva de producción de fauna Chimborazo

2020· article· es· W3006632252 sur OpenAlexvenueno aff
Robinson Fabricio Peña Murillo, Vicente Javier Parra León, Juan Enrique Ureña Moreno, Bryan Andrés Hugo Tubon

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyFaunaForestryArtEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las áreas naturales protegidas son un recurso de vital importancia en las estrategias nacionales e internacionales de conservación, pues son un espacio geográfico muy bien definido y dedicado a la preservación de los recursos naturales, los servicios ecosistémicos inherentes y los valores culturales. En el Ecuador continental e insular corresponden al 20% de la superficie total, y en nuestra provincia encontramos la Reserva de Producción de Fauna Chimborazo creada el 26 de octubre de 1987 con una extensión de 58.560 con el propósito de mantener las aptitudes del ecosistema de páramo. El objetivo de la investigación fue determinar la estructura y composición florística del ecosistema herbazal de páramo en la Reserva de Producción Faunística Chimborazo, tomando como zona de estudio la comunidad Pulinguí. Para el muestreo se utilizó la metodología Gloria, instalándose 13 parcelas de 5x5 m, en las cuales fueron registradas las especies a partir de códigos y comparadas con información secundaria. Se registraron 780 individuos en 17 órdenes y 24 familias, siendo las más numerosos las poales y asterales, con 167 y 166 individuos respectivamente, éstos datos confirman la alta diversidad florística e importancia ecológica de éste ecosistema por lo que, se recomienda mantener un inventario actualizado y estrategias que permitan su conservación.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConcienciaDigitalMême sujetPlant and soil sciencesTravaux en français237 207