El subsector forestal mexicano y su apertura comercial
Bibliographic record
Abstract
La actividad forestal desempeña un papel menor en el sector agropecuario y forestal de México. Por otro lado, la industria forestal y, en especial, la producción de madera, no son consideradas competitivas a nivel internacional; de acuerdo con el Banco Mundial, los costos de producción son altos, el manejo de los bosques es ineficiente y la falta de infraestructura hacen que gran parte de la madera permanezca sin aprovecharse. Solo 30 % de los bosques son accesibles para cosecharse. En el presente trabajo se muestra un estudio comparativo de las condiciones que han prevalecido en la producción forestal maderable de México y como ha sido afectada, a partir de la apertura comercial en 1994, y la firma del Tratado Trilateral de Libre Comercio con Estados Unidos de América y Canadá. El objetivo central es analizar el comportamiento de la producción forestal maderable durante el periodo 1994-2012. Si bien, a nivel nacional se ha incrementado más del doble, aunque las importaciones han tenido un dinamismo mayor, en cuanto a su crecimiento. Sin embargo, el aumento de la producción forestal no se refleja en el Producto Interno Bruto. Aun cuando el tipo de cambio puede ser un factor de explicación coyuntural del déficit de la balanza comercial forestal. El hecho es que en México, la falta de competitividad del subsector obedece también a otros factores.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 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) | 0.012 | 0.001 |
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".