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Record W2607856120

La acidificación del océano: situación en aguas mexicanas

2017· article· es· W2607856120 on OpenAlexaboutno aff
José Martín Hernández‐Ayón, José Rubén Lara Lara, Gilberto Gaxiola Castro

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagees
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicOcean Acidification Effects and Responses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyHumanitiesForestryArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La absorcion de CO 2 antropogenico por el oceano, reduce la acumulacion de gases de efecto invernadero en la atmosfera y amortigua los efectos del cambio climatico. Sin embargo, cuando el CO 2 antropogenico se disuelve en el agua de mar, reacciona para formar acido carbonico y aumenta la acidez (el pH disminuye), lo que se conoce como “acidificacion de los oceanos”. En un estudio realizado por instituciones de investigacion de EUA, Canada y Mexico en las aguas costeras del Pacifico, se reportaron valores de pH de hasta 7.6 cerca de la superficie en las costas, cuando el valor normal deberia ser entre 8 y 8.1, producto del transporte de aguas frias por surgencias costeras. Los valores bajos de pH se detectaron desde Canada hasta el sur de la Peninsula de Baja California en Mexico. Estos resultados fueron la primera evidencia de la presencia de aguas “corrosivas” no solo en Canada y EUA, sino tambien en las costas mexicanas. Es importante mencionar que, para el caso de Mexico, se desconoce el impacto temporal que la quimica de estas aguas pudiera causar en moluscos, equinodermos cocolitoforidos y foraminiferos, asi como los efectos en la actividad acuicola de las costas. En nuestro pais se requiere de informacion precisa y cientificamente valida en la parte marina, para de esta manera poder contribuir en los planes y programas que se enfocan en la mitigacion y adaptacion al cambio climatico. El Programa Mexicano del Carbono (PMC) propone liderar una iniciativa para realizar estudios en las zonas costeras y bahias mas representativas de los diferentes ambientes y climas de Mexico. La propuesta pretende cubrir las diferentes escalas espacio-temporales en combinacion con diferentes estrategias de muestreo: informacion generada por satelites, cruceros oceanograficos y boyas oceanograficas (series de tiempo). Paralelamente, se propone llevar a cabo estudios socio-ambientales en los margenes continentales. Esto incluye nuevos asentamientos y desarrollo de actividades acuaculturales-pesqueras, turisticas, portuarias e industriales.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.095
Threshold uncertainty score0.189

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.261 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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