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Enregistrement W4388489007 · doi:10.22201/ib.20078706e.2023.94.5182

Composición de la vegetación tras el establecimiento de un área natural protegida en el noroeste de México

2023· article· es· W4388489007 sur OpenAlexaff
Sara Dennis-Pacheco, José Raúl Romo-León, Alejandro E. Castellanos, María Cristina Peñalba-Garmendia, Lara Cornejo-Denman

Notice bibliographique

RevueRevista Mexicana de Biodiversidad · 2023
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Reserva Jaguar del Norte es una propiedad privada ubicada en la sierra sonorense, dentro de una compleja matriz paisajística, con un amplio legado de uso ganadero. Esta región, identificada como prioritaria para la conservación, dispone de pocos datos sobre las trayectorias de cambio en la vegetación, un elemento clave para evaluar el impacto de las áreas naturales protegidas. Este trabajo presenta información acerca del efecto de las acciones con fines de conservación, sobre la composición de la vegetación tras el establecimiento de la reserva en el año 2003. Para ésto, se caracterizaron las comunidades vegetales presentes y se generaron clasificaciones supervisadas de cobertura con imágenes satelitales de mediana y alta resolución para realizar un análisis cambio de la cobertura vegetal (2003-2018). Las precisiones generales de las clasificaciones fueron iguales o superiores a 0.75, valor que aumentó al utilizar imágenes de mayor resolución espacial. El uso combinado de diferentes resoluciones espaciales presentó ventajas para entender las transiciones de composición entre diferentes comunidades vegetales. Las tendencias encontradas indicaron un aumento del matorral subtropical y una disminución del pastizal inducido, lo que refleja transformaciones hacia una mayor diversidad de especies y una reducción de posibles amenazas para la biodiversidad a nivel paisaje.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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
Résumé présentoui

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