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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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 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

Citations0
Publié2023
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