APLICACIÓN DEL MÉTODO DE VALORACIÓN BIOGEOGRÁFICA LANBIOEVA A DIVERSOS PAISAJES DE LA PATAGONIA CHILENA
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN: El siguiente artículo presenta un trabajo de investigación donde se aplica la metodología LANBIOEVA (Landscape Biogeographical Evaluation) a varios paisajes vegetales de la Patagonia chilena.Hasta la fecha, dicho método se ha plasmado en numerosos trabajos y en diferentes territorios templados y boreales de Europa: Península Ibérica, Balcanes, Península Escandinava, Holanda, mediterráneos chilenos, tropicales brasileños y nicaragüenses e incluso africanos (Marruecos).Sin embargo, estos paisajes inventariados, analizados y valorados según la metodología citada cuentan con pocos estudios similares y, por lo tanto, muestran un gran interés.El objetivo es doble, por una parte, constatar su eficacia y viabilidad en otros ámbitos y, por otra, servir de herramienta valorativa para el diagnóstico de la calidad del medio con fines fundamentalmente conservacionistas.Con ello, el gestor puede contar con un nutrido grupo de criterios y valores que le ayuden para su correcta y sostenible gestión.Los resultados muestran que existen diferencias importantes entre unas unidades y otras.Paisajes como los boques mixtos de cohigual-lengar, el de ñirre o los matorrales de notro y mata guanaco cuentan con buenos valores mientras que otros, como algunas turberas y el matorral de mata verde, muestran registros más modestos.En general, los valores son relativamente altos pero inferiores a los registrados en otros ámbitos como el mediterráneo chileno y el atlántico de la Península ibérica.Los datos obtenidos pueden ser relevantes para la protección, ordenación o correcta gestión de los paisajes y territorios analizados.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".