Avances y desafíos en el conocimiento de los bosques mesófilos de montaña de México
Bibliographic record
Abstract
Los “bosques mesófilos de montaña” son ecosistemas que se caracterizan por el nivel de estratos arbóreos, abundantes helechos y epífitas. Actualmente esta formación vegetal se encuentra en forma de relictos en algunas de las cañadas del país, por lo que es importante conservar este ecosistema que ocupa menos de 1% del territorio nacional y que tiene un alto valor ante la escasez de agua y la pérdida de los bosques. Su importancia ecológica radica en la alta diversidad de flora y la presencia de especies endémicas en peligro de extinción que funcionan como cubierta protectora para evitar la erosión. Su importancia hidrológica deriva de la presencia de lluvias y nubosidad, neblina o niebla durante gran parte del año que reduce la incidencia de radiación solar disminuyendo las salidas de agua por evapotranspiración. Además, al ingreso de precipitación por lluvia hay que adicionar la precipitación horizontal de la niebla interceptada por el dosel. En este trabajo se presenta una revisión bibliográfica de los estudios realizados en México mediante búsquedas específicas y especializadas en buscadores académicos (Web of science, ScienceResearch, Academia.edu y Google scholar). Se encontró un alto índice de publicaciones de investigación ecológica en torno a la biodiversidad (fauna, listados florísticos y estructura de la vegetación), perturbación, sucesión secundaria, restauración ecológica; sin embrago, se identificaron un número limitado de trabajos sobre servicios ecosistémicos (hidrológicos y captura de carbono) y los más recientes están relacionados al cambio climático.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".