Riqueza y biogeografía de la flora arbórea del estado de Colima, México
Bibliographic record
Abstract
CON BASE EN LA REVISIÓN DE OBRAS TAXONÓMICO-FLORÍSTICAS, EJEMPLARES DE LOS HERBARIOS IBUG, IEB, MEXU Y ZEA Y LA COLECTA DE 800 EJEMPLARES BOTÁNICOS, SE REGISTRAN 92 FAMILIAS, 285 GÉNEROS Y 550 ESPECIES DE PLANTAS ARBÓREAS PARA EL ESTADO DE COLIMA. LAS FAMILIAS MEJOR REPRESENTADAS A NIVEL DE GÉNERO Y ESPECIE SON FABACEAE (42 Y 115, RESPECTIVAMENTE), EUPHORBIACEAE (19 Y 36) Y RUBIACEAE (13 Y 23). LOS GÉNEROS CON MAYOR NÚMERO DE ESPECIES SON QUERCUS (22), BURSERA (19), FICUS (12), LONCHOCARPUS (11) Y SENNA (11). ÚNICAMENTE 3 ESPECIES SON ENDÉMICAS DE COLIMA, MIENTRAS QUE 22 SE COMPARTEN SÓLO CON OTRO ESTADO (21 ESPECIES CON JALISCO Y OTRA CON MICHOACÁN). UN 43.4% ESTÁN RESTRINGIDAS AL TERRITORIO MEXICANO Y 40.2% SON DE AMPLIA DISTRIBUCIÓN. EL 56.6% DE LAS ESPECIES SE ENCUENTRAN EN UN SOLO TIPO DE VEGETACIÓN, DESTACANDO POR SU GRADO DE RESTRICCIÓN (37.7%) Y NÚMERO DE ESPECIES (66.8%), EL BOSQUE TROPICAL CADUCIFOLIO. UN TOTAL DE 33 ESPECIES SE ENCUENTRA BAJO ALGUNA CATEGORÍA DE RIESGO; EL 64% HAN SIDO LOCALIZADAS DENTRO DE LA RESERVA DE LA BIOSFERA SIERRA DE MANANTLÁN, CUYO TERRITORIO SE COMPARTE ENTRE COLIMA Y JALISCO. SE APORTAN RECOMENDACIONES ESPECÍFICAS PARA REALIZAR EXPLORACIONES FLORÍSTICAS Y ACCIONES DE CONSERVACIÓN PARA LA FLORA ARBÓREA DE COLIMA.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".