PREDICCIÓN DE LA ESTRUCTURA DIAMÉTRICA DE ESPECIES COMERCIALES DE UN BOSQUE SUBTROPICAL POR MEDIO DE MATRICES DE TRANSICIÓN
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo tuvo por objetivo predecir la distribución diamétrica a través de matrices de transición para un bosque nativo sometido a dos metodologías de cosecha: convencional e impacto reducido. Se comparó la incidencia de los tratamientos respecto a la evolución del área basal inicial y número de individuos. Se utilizaron datos provenientes de inventarios de parcelas permanentes medidos en el período 1998 - 2001 y 2004. Como resultado se verificó que las predicciones realizadas por las matrices de transición no difieren del número real de árboles por clase diamétrica a un nivel de significancia de 0,05. A través de las simulaciones queda demostrado que el tratamiento de cosecha de impacto reducido recupera su área basal original a los 21 años de realizado el aprovechamiento y el número de árboles/ha a los 12 años; el tratamiento de cosecha convencional recupera el área basal original a los 24 años y el número de árboles/ha a los 21 años. Esta diferencia se debe a que los criterios fijados para el tratamiento de cosecha de impacto reducido produjeron una disminución en los daños a la masa remanente principalmente a las especies de interés comercial, asegurando la permanencia para futuras cosechas.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 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".