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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».