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Record W2559831002 · doi:10.18845/tm.v29i6.2905

Cuantificación del Transporte de Sedimentos en el río La Estrella, Limón, Costa Rica

2016· article· es· W2559831002 on OpenAlexaff
Andrés Cervantes-Córdoba, Ana Maria Ferreira da Silva, Isabel Guzmán-Arias, Karolina Villagra-Mendoza

Bibliographic record

VenueRevista Tecnología en Marcha · 2016
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicHistorical and socio-economic studies of Spain and related regions
Canadian institutionsQueen's University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

<p class="p1">La creciente necesidad del recurso hídrico para los diferentes usos, tanto en la naturaleza como en las actividades del ser humano, ha estimulado un incremento en el estudio detallado de cada una de las fases del ciclo hidrológico. Costa Rica, un país con muchos ríos a lo largo de todo el territorio y situado en el trópico, tiene muchas precipitaciones durante el año, lo que provoca un aumento significativo del caudal en la mayoría de los ríos y, con ellos, desastres en infraestructura civil así como en áreas agrícolas. Específicamente, los desbordamientos del río La Estrella han ocasionado muchos daños, tanto a plantaciones cercanas como a las personas de los poblados de los alrededores. </p><p class="p1">El propósito del siguiente trabajo fue determinar la capacidad hidráulica del río La Estrella para transportar sedimentos. Para esto se utilizó una metodología por etapas; entre ellas, varias giras al lugar de estudio para tomar muestras de sedimentos y realizar aforos en distintos puntos, todo esto con el fin de obtener los datos necesarios para procesar la información. Luego se realizaron trabajos de laboratorio y los cálculos respectivos para cuantificar la cantidad de sedimentos que son transportados en los distintos puntos de medición por medio de varias ecuaciones teóricas. Se obtuvieron los valores para la cantidad de sedimentos que el río La Estrella puede transportar bajo condiciones similares a las que presentaba en las giras realizadas.</p>

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.916
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2016
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