La sequía como desastre de origen Hídrico; un estudio de caso de Oroomieh Lake
Bibliographic record
Abstract
La sequía es un fenómeno normal que ocurre en varios tipos de clima, siendo más significativa en las regiones áridas, tales como las del Medio Oriente asiático donde es probable que exista una tendencia a una mayor recurrencia en el futuro, con mayor frecuencia e intensidad. Si bien la sequía es un fenómeno que existente desde hace ya mucho tiempo, su manejo resta todavía de ser el óptimo, debido, en gran parte, a la forma en que generalmente se percibe la misma y a la mala interpretación de los expertos y responsables políticos. No obstante, durante los últimos años, ha habido un gran progreso, apreciándose un cambio significativo en la errónea percepción de considerar a la sequía como un fenómeno de alarma, para incorporar el concepto de planificar a largo plazo para una gestión eficiente. De todas formas, se requieren aún mayores esfuerzos para elaborar e implementar planes de mitigación de sequías, para lo cual la mayoría de los países necesitan aún un gran apoyo a fin de reducir su vulnerabilidad así como para aumentar su capacidad para combatir sus efectos adversos. La gestión del agua en las regiones áridas y semiáridas está enfrentando una crisis. La falta de agua en las regiones con escasez crónica puede conducir a la migración masiva de personas causando problemas sociales y políticos. La sequía es un desastre natural vinculado al clima, un riesgo peligroso de la naturaleza que se relaciona a una deficiencia de precipitación durante un período prolongado de tiempo, por lo general durante una temporada o más. Tiene un impacto en la producción de alimentos, reduce la esperanza de vida y el desempeño económico de grandes regiones o incluso de países enteros.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".