Dinámicas productivas en torno al cambio de uso del suelo y sus repercusiones en la Reserva de Biósfera Maya (RBM) en Petén, Guatemala
Bibliographic record
Abstract
Este documento busca aportar información socio ambiental que permita contribuir a comprender el papel cambiante de los bosques en la historia reciente de Petén. Analiza las dinámicas de cambio de uso de suelo que muestran diferencias a nivel de los espacios de la región, especialmente durante los últimos 20 años que lleva establecida la Reserva de Biósfera Maya (RBM) en el Departamento de Petén, Guatemala. Tiene como objetivo comprender los factores que han incidido en las dinámicas diferenciadas de uso de suelo en Petén, enfocándose en analizar los principales cambios económico-productivos que implican trayectorias diferentes de uso de la tierra , así como sus implicaciones para la gestión de los recursos naturales a nivel de la RBM. Partiendo de una combinación de métodos cualitativos y cuantitativos y análisis de información geográfica busca aportar datos e información a los diversos procesos sobre la toma de decisiones en materia de recursos naturales. Los resultados apuntan a cambios en las trayectorias de política que tienen impactos en la percepción de los bosques, el uso de la tierra y la relación entre las poblaciones locales y los recursos naturales.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".