Concentraciones in situ de ozono en bosques de la Cuenca de Mexico e influencia de la altitud
Bibliographic record
Abstract

 
 
 La presencia de contaminantes fotoquímicos en la Cuenca de México es una realidad, y el daño que causan a la salud humana y a la vegetación es evidente. La falta de datos sobre concentraciones de ozono en los bosques de la Cuenca fue la principal razón para realizar el presente estudio en tres áreas boscosas: El Ajusco (AJU), Desierto de los Leones (DDL) e Izta-Popocatépetl (IZP). Se utilizaron monitores pasivos CanOxy PlateTM con períodos de exposición de tres semanas, durante un lapso de 14 meses (noviembre, 2004 a enero, 2006), en nueve sitios de monitoreo (tres en cada área), ubicados a diferente altitud y exposición. Los valores registrados en las tres variaron entre 15.41 a 53.8 ppb. Se identificaron puntos de alta concentración de ozono, uno en agosto y otro en noviembre, 2005. La concentración promedio en cada área fue de 32.87 ppb para AJU, 28.34 para DDL y 28.60 ppb para IZP. Al DDL e IZP les correspondieron las más bajas, a pesar de la cercanía a la fuente de emisión; debido a que dos de los sitios de monitoreo se ubicaron en sotavento; es decir, no estuvieron expuestos a los vientos contaminados de la Ciudad de México. Para el IZP, los resultados fueron similares a los del DDL; destacan la importancia que tiene la dirección de los vientos. Las concentraciones de ozono fueron mayores en la medida que la altitud se incrementó. Se comprobó el papel que juega la exposición a las masas de aire contaminado, el viento y la altitud.
 
 
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 | 0.000 |
| 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 | 0.000 |
| 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".