Mapas nacionales de la huella humana para Perú y Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
Los mapas de huella humana (HH) puntúan las presiones humanas en función de su influencia y las integran en un único índice espacial para evaluar la naturalidad de los ecosistemas. Hemos elaborado una serie histórica de mapas nacionales de HH para Perú y Ecuador con el fin de reportar sobre el Objetivo de Desarrollo Sostenible 15 (ODS 15). Estos mapas integran las presiones derivadas de los entornos construidos, la cobertura y el uso del suelo (agricultura, pastos, plantaciones de árboles), las carreteras y las líneas férreas, la densidad de población, las infraestructuras eléctricas, las infraestructuras de petróleo y gas, y la minería. El conjunto de datos incluye mapas de HH y mapas de presión individuales para Perú desde 2012 hasta 2021, así como para Ecuador para los años 2014, 2016, 2018, 2020 y 2022. Estos mapas respaldan el análisis de los patrones espaciotemporales de la influencia humana a nivel nacional y subnacional, lo que permite el monitoreo, el modelamiento y la conservación de la biodiversidad en estos países con una gran biodiversidad. Versión original en inglés en el siguiente enlace https://doi.org/10.1038/s41597-025-06301-0
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».