Meteorological conditions at a coastal fog collection site in Peru
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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 it