Mapas nacionales de la huella humana para Perú y Ecuador
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,019 |
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 découle