Análisis de patrones de características de especies andinas de las reservas Chimborazo y Sangay utilizando el método k-means clustering
Bibliographic record
Abstract
A lo largo de los años, los investigadores han reconocido la importancia del estudio de los páramos y su conservación, tanto por su impacto en la provisión de agua para las ciudades, así como su potencialidad turístico y biodiversidad. El objetivo de la presente investigación es realizar un análisis de patrones presente en las características de las diferentes especies de la región andina de las reservas Chimborazo y Parque Nacional Sangay. Para el análisis se recolectó 67 muestras de diferentes especies en ambas reservas, de las cuales se realizaron mediciones de hojas, planta y flores, posteriormente se aplicó algoritmos de aprendizaje no supervisado de machine learning denominado k-means clustering utilizando como lenguaje de programación a Python. Al finalizar el proceso de agrupamiento de las especies, arrojó como resultado la obtención de tres categorías de acuerdo a la relación existente entre las características de cada especie, siendo dos componentes los más importantes para la categorización, estas fueron el alto de la planta así como el alto de la hoja.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".