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Record W2783637898

MONITOREO MUNDIAL DE LA PÉRDIDA DE ESPECIES. PARTICIPA LA UNAM

2017· article· es· W2783637898 on OpenAlexaboutno aff
Mirtha Hernández

Bibliographic record

VenueGaceta UNAM (2010-2019) · 2017
Typearticle
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant and soil sciences
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyCartographyPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

ACADEMICOS DE LA FACULTAD DE ME­DICINA VETERINARIA Y ZOOTECNIA (FMVZ) COLABORAN EN UN PROYECTO INTERNACIONAL QUE BUSCA MONITO­REAR LA DIVERSIDAD BIOLOGICA DEL PLANETA PARA TENER UN REGISTRO DE LAS ESPECIES QUE EXISTEN Y LAS QUE SE HAN PERDIDO POR ACCION ANTROPOGENICA LIGADA AL CAMBIO CLIMATICO. LA INVESTIGACION COMPRENDE UNOS 50 PUNTOS EN DIFERENTES ZONAS DEL MUNDO Y PARTICIPAN CERCA DE 20 PAISES. POR MEDIO DEL GLOBAL MALAISE TRAP PROGRAM, COORDINADO POR LA UNIVERSIDAD DE GUELPH, EN ONTARIO, CANADA, SE DESARROLLO HACE UNOS ANOS UNA TECNICA INSPIRADA EN EL CODIGO DE BARRAS, DENOMINADA CODIGOS DE BARRAS DE ADN. BASADA EN LA SECUENCIACION DE UNA REGION RELATIVAMENTE CORTA, DE ALREDEDOR DE 650 PARES DE NUCLEOTIDOS, FACILITA UNA IDENTIFICACION RAPIDA DE DIFE­RENTES ESPECIES. RAFAEL OJEDA FLORES, DEL DEPARTAMENTO DE ETOLOGIA, FAUNA SILVESTRE Y ANIMALES DE LABORATORIO, ENCABEZA EL EQUIPO DE LA FMVZ, Y EXPLICO QUE REGULARMENTE SE REQUIERE DE TAXONOMOS EXPERTOS PARA LA IDENTIFICACION DE ESPECIES, PERO CADA VEZ HAY MENOS ESPECIALISTAS PARA LA DIVERSIDAD QUE SE DESCUBRE EN EL ORBE, POR LO QUE ESTA TECNICA CONSTITUYE UNA GRAN AYUDA. EL UNIVERSITARIO INDICO QUE COLECTARAN Y EN­VIARAN MUESTRAS DE ARTROPODOS A CANADA; ADEMAS, PARTICIPARAN EN EL PROCESAMIENTO E IDENTIFICACION TAXONOMICA Y MOLECULAR DE LOS EJEMPLARES. POSTERIORMENTE, CON LOS DATOS OBTENIDOS SE PRETENDE HACER UN ANALISIS DE CORRELACION CON VARIABLES CLIMA­TICAS O PRODUCTIVAS DE LA REGION, ADEMAS DE HACER POSIBLE COTEJAR INFORMACION A DIFERENTES ESCALAS TEMPORALES Y ESPACIALES. “SE ELIGIO A ESTE GRUPO DE INVERTE­BRADOS PORQUE SON DE LAS ESPECIES MAS DIVERSAS Y PUEDEN ENCONTRARSE EN TODO EL MUNDO. QUEREMOS VER COMO SE COM­PORTAN, OBTENER UN BIOINDICADOR UTIL PARA EVALUAR LA DIVERSIDAD BIOLOGICA CON LA INTENCION DE HACER COMPARACIONES A TRAVES DEL TIEMPO. “TAMBIEN SE BUSCA CONTRASTAR SITIOS, GRADIENTES LATITUDINALES Y ALTITUDINALES DE DIVERSIDAD (TENDENCIA DE LAS ESPECIES A CON­CENTRARSE EN CIERTAS REGIONES); AL MISMO TIEMPO, CORROBORAR QUE SE ESTAN PERDIENDO ESPECIES Y EL RITMO AL QUE SUCEDE”.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.090
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.252 · 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 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
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