Mapa de matorrales de La Rioja: revisión y metodología
Bibliographic record
Abstract
Se aborda una actualización del mapa de matorrales de La Rioja, que tiene como antecedente principal el mapa de Arizaleta, Fernández Aldana y Lopo (1990). Para soslayar las dificultades conceptuales y operativas de una cartografía de este tipo de cubiertas vegetales, se propone la definición de 16 tipos de “matorrales dominantes”, con su correspondiente asignación territorial potencial y la confección de un nuevo mapa en 2018. Se consideran tres categorías: uniformes (mono u oligoespecíficos), mixtos complejos (pluriespecíficos) y combinaciones entre dos tipos. Asimismo, excluyendo de esos 16 dominios teóricos las superficies arboladas mediante la intersección con el Mapa de Bosques de La Rioja (2015), se han obtenido las áreas de distribución de cada tipo, allí donde hay efectiva presencia de cubiertas no arboladas, complejo matorral-pastos. Se indica el procedimiento propuesto para el registro y codificación de las agrupaciones y, para cada uno de los 16 tipos de matorral, se reseña en este trabajo su distribución geográfica, relacionándola con los ámbitos de pisos bioclimáticos, tipos climático-estructurales de vegetación y su correspondencia con clasificaciones propuestas para el conjunto de España. Las cartografías resultantes son la base para una actualización permanente, basada en la intensificación de los trabajos de campo y en el uso de imágenes aéreas de creciente resolución.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".