Meteorological conditions at a coastal fog collection site in Peru
Bibliographic record
Abstract
DURANTE EL PERIODO DE JUNIO A NOVIEMBRE DE SE HICIERON MEDICIONES METEREOLOGICOS EN UN LUGAR UBICADO A 35 KM AL NORTE DEL CENTRO DE LIMA, PERU. ESTAS SE ENMARCARON DENTRO DE UN PROYECTO PARA VALUAR LOS VOLUMENES DE AGUA DE NIEBLA QUE PUEDEN SER COLECTADOS. EL SITIO ESTA A UNA LATITUD DE 430 M, EN LA CIMA DE UNA MONTANA A 3.5 KM DE LA COSTA. EL PROMEDIO MENSUAL DE LA VELOCIDAD DEL VIENTO EN DICHO SITIO VARIO DE 4.1 M S-1 EN JULIO A 5.4 M S-1 EN OCTUBRE. LAS VELOCIDADES HORARIAS MAYORES Y EL MAS ALTO PICO INSTANTANEO FUE DE 15.2 M S-1 Y 16.6 M S-1, RESPECTIVAMENTE, Y AMBOS OCURRIERON E OCTUBRE. EL PROMEDIO MENSUAL DE LA DIRECCION DEL VIENTO FUE CASI CONSTANTE A 197°T. LA TEMPERATURA MEDIA MENSUAL SUBIO DE 13.1°C EN JULIO A 15.5°C EN NOVIEMBRE Y, CUANDO SE COMPARAN ESTOS VALORES CON LOS REGISTRADOS EN EL AEROPUERTO DE LIMA (ALTITUD 11 M), IMPLICA UNA TASA DE DESCENSO DE 0.5°C/100 M EN LOS PRIMEROS 400 M DE LA ATMOSFERA. LA HUMEDAD RELATIVA PROMEDIO ESTUVO CERCANA A LA SATURACION DESDE JULIO HASTA OCTUBRE Y SOLO BAJO LEVEMENTE EN NOVIEMBRE, CUANDO LLEGARON LAS CONDICIONES DE MAYOR SEQUEDAD, PROPIAS A FINES DE PRIMAVERA. LAS PRECIPITACIONES MEDIDAS FUERON MININAS, 10.5 MM, AUNQUE SIGNIFICAN UN AUMENTO SOBRE EL VALOR CLIMATICO DE 5.9 MM PARA ESOS MESES REGISTRADOS COMO PROMEDIO EN EL AEROPUERTO DE LIMA. ESTOS DATOS PROVEEN LA PRIMERA DESCRIPCION EN FORMA COMPRENSIVA DE LAS CONDICIONES EN UNA LOMA (CERRO CON VEGETACION ESTACIONAL) EN LA COSTA DE PERU. ELLO ES IMPORTANTE PARA LA COMPRENSION DE COMO ESTA AGUA ATMOSFERICA SE PONE A DISPOSICION DE LAS PLANTAS Y SERA DE GRAN APORTE AL DISENO Y LOCALIZACION DE COLECTORES DE AGUA DE NIEBLA, LOS CUALES PUEDEN PRODUCIR AGUA PARA FORESTACION EN LAS RESECAS SERRANIAS.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".