Análisis de patrones de características de especies andinas de las reservas Chimborazo y Sangay utilizando el método k-means clustering
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it