Escenarios tendencial y estratégico considerando variables socioambientales
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo tuvo como objetivo construir el escenario tendencial y estratégico de Álamos, Sonora, México, partiendo del análisis de la evolución de los subsistemas, natural, social y económico con base en sus principales indicadores, generando insumos para la planeación del desarrollo sustentable del municipio. Para la elaboración de los escenarios se consideró las condiciones fisiográficas, climáticas, edáficas, el uso del suelo y en consecuencia el desarrollo de las actividades económicas predominantes que se han ejercitado de 1980 a la fecha. Asimismo, se tomó en cuenta la dinámica poblacional y las áreas de ocupación. La secuencia seguida fue: Percepción del presente: ¿en dónde se está?, percepción del futuro probable: ¿para dónde se va? (Escenario tendencial), diseño del futuro deseable: ¿hacia dónde se quiere ir? (escenario alternativo) y estrategias de desarrollo: ¿hacia dónde se puede ir? (Escenario estratégico).Los escenarios obtenidos fueron tomando en cuenta el cambio climático, las políticas ambientales y las principales actividades productivas, lo cuales se espera contribuyan en la toma de decisiones en futuros trabajos o como referencia a estudios similares.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.005 | 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".