Flujos de detritos y aluviones históricos en la cuenca del río Blanco (32°55'-33°10' y 69°10'-69°25'), Mendoza
Bibliographic record
Abstract
La cuenca del río Blanco está sometida a un clima árido con precipitaciones medias anuales de 400 mm. Las lluvias intensas y de corta duración están concentradas en los tres meses de verano actuando frecuentemente como disparadoras de flujos de detritos y aluviones en el Cordón del Plata y generando variaciones en el caudal del río Blanco por aporte extraordinario de estos eventos. Información sobre la ocurrencia de flujos de detritos y aluviones reportados entre 1942 y 2001 en la cuenca del río Blanco fue recopilada y analizada a partir de crónicas periodísticas, datos aportados por los pobladores, registros pluviométricos de la zona y años de anomalías climáticas, tratando de establecer la precipitación mínima requerida para desestabilizar estas pendientes. Durante el período mencionado se registraron 18 flujos de detritos y aluviones, de los cuales los más importantes ocurrieron en 1960, 1967, 1970 y 1982; y produciéndose dos eventos en los años 1954, 1967, 1982 y 1993, sin embargo la intensidad de los eventos de flujos de detritos y aluviones parece incrementarse durante los años de anomalías climáticas correspondientes a la fase cálida del fenómeno ENOS "El Niño".
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".