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Record W3158896165 · doi:10.7818/ecos.2177

Efectos del cambio global sobre la dinámica poblacional de la fauna de montaña

2021· article· es· W3158896165 on OpenAlex

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueEcosistemas · 2021
Typearticle
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicSpecies Distribution and Climate Change
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Las montañas ocupan el 27% de la superficie terrestre y están presentes en casi todos sus biomas. Son sistemas que albergan una elevada proporción de especies endémicas y de climas fríos y aportan diversos servicios ecosistémicos. Sin embargo, a pesar de su topografía abrupta, las montañas no están exentas de los impactos del cambio global que, entre otras cosas, han afectado a la dinámica de las poblaciones de fauna, suponiendo en algunos casos retracciones que han incrementado su riesgo de extinción regional. Además, el rango de respuestas observado es amplio debido a los efectos de diversos factores extrínsecos (ambientales) e intrínsecos sobre las poblaciones. Este trabajo revisa las evidencias existentes de los impactos del cambio climático y las alteraciones en los usos del suelo sobre las poblaciones animales de montaña. Para ello, (1) se presenta una síntesis de las tendencias temporales de la climatología y de los usos del suelo, atendiendo a su variación a lo largo del gradiente altitudinal; (2) se describen los tipos de datos disponibles; (3) se sintetizan los patrones encontrados según el tipo de información analizada, así como los posibles mecanismos que explican su variabilidad; y (4) se proponen algunas posibles mejoras para la toma y la interpretación de los datos utilizados en el estudio del impacto del cambio global en poblaciones de montaña.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.266
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.003

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it