Efectividad de áreas de conservación privada comunal en bosques montanos nublados del norte de Perú
Bibliographic record
Abstract
Las Áreas de Conservación Privada (ACP) son uno de los mecanismos de conservación, gestionadas por ciudadanos privados que más protagonismo han adquirido en los escenarios de conservación local en los últimos años. En este estudio evaluamos la efectividad de cuatro ACP gestionadas por comunidades locales (CC). Se aplicó el Índice de Efectividad Compuesto (IEC) para determinar la efectividad del diseño, la integridad ecológica y la gestión. Los resultados muestran sistemas de gestión con una efectividad media, tres de las cuatro ACP evaluados (Copallín, Huaylla Belén-Colcamar y Tilacancha) reportan un diseño efectivo. Los rangos altitudinales protegidos están entre 2500 y 3500 m.s.n.m., con un índice de representatividad de la superficie promedio de 4,55% con respecto al área conservada en la categoría ACP para el departamento de Amazonas. La evaluación de la integridad ecológica indica que las ACP presentan menor superficie transformada (TS) (0-10%) y mayor TS en sus áreas circundantes, especialmente en el ACP Tilacancha (13,37% de TS en un buffer de 1,5 km). La suma ponderada de los índices individuales resulta en índices de efectividad compuestos de mayor a menor para el ACP Copallín (2,22), Hierba Buena Allpayacku (1,82), Huaylla Belen Colcamar (1,81) y Tilacancha (1,56).
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".