Cambios en la diversidad de aves ante la perturbación de hábitats del sur de Quintana Roo, México
Bibliographic record
Abstract
Actualmente, los ecosistemas enfrentan una gran pérdida de biodiversidad debido a perturbaciones antrópicas, lo cual que tiene efectos negativos en los procesos ecológicos. Para conocer el estado de conservación de un ambiente se pueden determinar especies indicadoras, que desempeñan un rol importante en distintos procesos ecológicos y son sensibles a los disturbios. El objetivo de este estudio fue determinar la diversidad y composición de aves en respuesta a diferentes perturbaciones del hábitat en el ejido Laguna Om, Quintana Roo, México, mediante conteo por puntos de agosto a septiembre de 2017. Se seleccionaron hábitats con diferente estado de conservación denominados: Selva, Laguna, Carretera, Potrero y Helechal. La mayor riqueza de especies se registró en los hábitats de Laguna y Carretera. Los patrones de abundancia de especies tolerantes a la perturbación fueron mayores en las áreas perturbadas. Encontramos mayor similitud en la composición de los gremios tróficos de las especies entre Laguna y Selva, y entre Helechal y Carretera, mientras que la composición en Potrero no mostró similitudes respecto a los otros hábitats. La diversidad y la composición de las especies de aves dependen de la complejidad estructural a nivel de hábitat, más que el tipo de perturbación que se asocia localmente.
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".