Análisis bibliométrico de la modelación de bosques templados manejados: una perspectiva global en las herramientas de manejo forestal sustentable
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El análisis bibliométrico es una herramienta cuantitativa para reconocer las tendencias y brechas de investigación en temáticas de interés científico.Objetivo: Identificar los avances en la producción científica, las redes de colaboración, temáticas de investigación y aplicación de modelación de bosques templados manejados (MBTM), a nivel global, en relación con el manejo, productividad, almacenamiento de carbono y ciclado de nutrientes.Materiales y métodos: La revisión se centró en la recopilación de datos de la plataforma Web of Science Core Collection en el periodo 2005-2019.Resultados y discusión: El análisis bibliométrico permitió recolectar 960 artículos científicos especializados en el tema, provenientes de revistas indizadas en Journal Citation Reports (JCR). Las instituciones con mayor autoridad académica en estudios sobre manejo forestal fueron Natural Resources of Canada (NRCan), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA) y US Forest Service. Las temáticas de MBTM se enfocaron en el crecimiento de plantaciones forestales, efectos de las prácticas silvícolas en la estructura, productividad, secuestro de carbono y, en menor medida, en la disponibilidad de nutrientes. México presentó baja colaboración con otras instituciones y un enfoque netamente silvícola en la aplicación de modelación.Conclusiones: El análisis permitió orientar la investigación en MBTM para México. Se recomienda la implementación de modelación para lograr un aprovechamiento forestal basado en la comprensión integral del sistema y así garantizar su sostenibilidad.
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 | 0.021 | 0.068 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.027 | 0.074 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".