EESU: Ecología y Evolución en Sistemas Urbanos, sección inaugural SCME
Notice bibliographique
Résumé
La urbanización transforma el planeta afectando la biodiversidad de la que dependemos. Desde 2007, más personas viven en ciudades que en áreas rurales, y se proyecta que esta tendencia se intensificará, especialmente en países tropicales y megadiversos como México. Para 2030, se espera que 83.2 % de la población mexicana habite en ciudades; sin embargo, la ecología y evolución urbana nacional sigue siendo poco estudiada. Esto limita la comprensión de cómo responden los sistemas biológicos a la urbanización y obstaculiza la generación de herramientas para mejorar los ambientes urbanos. La Sección Temática “Ecología y Evolución en Sistemas Urbanos” (EESU), de este número del Boletín de la SCME, surge como respuesta a esta necesidad. Fundada en 2023 bajo la SCME, su objetivo es impulsar investigación, formación y acción transdisciplinaria enfocada en ciudades sostenibles (Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidad: ODS 11). Desde su creación se han realizado numerosas reuniones y conformado la RED-EESU con más de 60 integrantes enfocados en temas estratégicos como biodiversidad urbana, soluciones basadas en la naturaleza y monitoreo ambiental usando inteligencia artificial. La EESU avanza como una plataforma abierta, colaborativa y transdisciplinaria para contribuir al desarrollo de ciudades mexicanas más resilientes, justas y ecológicamente informadas.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».