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Enregistrement W4388283529 · doi:10.5154/r.rga.2023.71.3

Transferencia de valores económicos para la estimación de los impactos de la restauración ambiental de los espacios explotados como minas en el Valle de Perote, Veracruz

2023· article· es· W4388283529 sur OpenAlexaff
Daniela Ruiz Sandoval, Óscar Antonio Arana-Coronado, Fabiola Sandoval Salas, Stéphane Godbout, Nathalie Gravel, José de Jesús Brambila-Paz, José Jaime Arana Coronado

Notice bibliographique

RevueRevista de Geografía Agrícola · 2023
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Innovation
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut de Recherche et de Développement en Agroenvironnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El cierre de minas y la restauración de los sitios explotados, no cuentan con una metodología integral que sirva de guía para tomar decisiones respecto al destino final de las zonas que fueron usadas para la extracción de material pétreo. Es por ello que se vuelve necesario contar con herramientas útiles que permitan una mejor toma de decisiones relacionadas con las políticas ambientales y el desarrollo sustentable de una región. Este proceso se vuelve difícil, pues no siempre se cuenta con la información de los bienes, servicios o impactos que generan al patrimonio natural y la calidad del ambiente, además, no se cuenta con una metodología homogénea que permita conocer sus valores. A través de la valoración económica sobre los servicios ambientales prestados por los ecosistemas asociados a los diferentes sistemas de restauración de las zonas mineras en los municipios de Villa Aldama y Perote, se podrá obtener un valor económico. Este valor refleja los beneficios del área en términos de producción, así como de servicios eco-sistemáticos, por lo que se podrán tomar mejores decisiones para su implementación y de esa manera se podrá colaborar en la conservación y restauración ambiental.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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