Estructura espacial de la abundancia y diversidad de los ciliados del microplancton en una laguna costera
Bibliographic record
Abstract
El espacio tridimensional es el escenario donde ocurren los procesos ecológicos relacionados con poblaciones y comunidades, aunque solo en las dos últimas décadas ha sido incorporado explícitamente en estudios ecológicos. En este trabajo se presenta una síntesis del estudio de estructuras espaciales en la distribución de ciliados del microplancton, usando métodos geoestadísticos, en la laguna costera de Chautengo, México. Los objetivos son 1) caracterizar la distribución de la abundancia y diversidad de los ciliados a distintas escalas espaciales, y 2) relacionar los patrones espaciales encontrados y su variabilidad con procesos ecológicos de la laguna. Las distribuciones se modelaron y se hicieron mapas de kriging y de simulación condicional de la abundancia y la diversidad de ciliados del plancton, estimada con el índice de Shannon, en temporada seca y lluviosa. La abundancia y la diversidad se estructuraron espacialmente en manchones, a distintas escalas (de m a km). La presencia y las características de las estructuras espaciales variaron dependiendo de 1) la composición taxonómica de los ciliados, 2) las escalas espaciales consideradas, y 3) las estaciones climáticas. Se discuten características ecológicas de la laguna relacionadas con los procesos espaciales descritos.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".