Socioeconomic indicators for the evaluation of forest sustainability in northern Uruguay.
Bibliographic record
Abstract
El objetivo del siguiente trabajo consistio en validar los indicadores sociales y economicos del Proceso de Montreal e identificar indicadores adicionales que resulten adecuados para evaluar la sustentabilidad forestal en los departamentos de Tacuarembo y Rivera (Uruguay). En primer lugar fue necesario conocer las particularidades de la region y los tipos de emprendimiento existentes, ya que estos definen los actores involucrados en la evaluacion. En segundo termino se identificaron informantes calificados para ser encuestados, los cuales refirieron a otros segun la tecnica de «bola de nieve». Se encuesto a 30 personas relacionadas al rubro forestal de la region. Estas fueron interrogadas sobre la pertinencia de los indicadores socio-economicos incluidos en el proceso de Montreal. De los indicadores evaluados, 100% de los encuestados acordo con la necesidad de contar con el indicador «Empleo y necesidades de la comunidad» y solo 3% senalo el indicador «Recreacion y turismo» como necesario. Adicionalmente, de las entrevistas surgio la necesidad de incluir algunos indicadores para evaluar la «calidad del empleo», «como afectan los bosques a las comunidades locales» y la «afectacion del paisaje».
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 | 0.002 | 0.003 |
| 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 | 0.001 |
| 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".