Determinación y georreferenciación de la estructura y composición florística del ecosistema herbazal páramo en la reserva de producción de fauna Chimborazo
Bibliographic record
Abstract
Las áreas naturales protegidas son un recurso de vital importancia en las estrategias nacionales e internacionales de conservación, pues son un espacio geográfico muy bien definido y dedicado a la preservación de los recursos naturales, los servicios ecosistémicos inherentes y los valores culturales. En el Ecuador continental e insular corresponden al 20% de la superficie total, y en nuestra provincia encontramos la Reserva de Producción de Fauna Chimborazo creada el 26 de octubre de 1987 con una extensión de 58.560 con el propósito de mantener las aptitudes del ecosistema de páramo. El objetivo de la investigación fue determinar la estructura y composición florística del ecosistema herbazal de páramo en la Reserva de Producción Faunística Chimborazo, tomando como zona de estudio la comunidad Pulinguí. Para el muestreo se utilizó la metodología Gloria, instalándose 13 parcelas de 5x5 m, en las cuales fueron registradas las especies a partir de códigos y comparadas con información secundaria. Se registraron 780 individuos en 17 órdenes y 24 familias, siendo las más numerosos las poales y asterales, con 167 y 166 individuos respectivamente, éstos datos confirman la alta diversidad florística e importancia ecológica de éste ecosistema por lo que, se recomienda mantener un inventario actualizado y estrategias que permitan su conservación.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".