Bibliographic record
Abstract
El conocimiento en general ha ingresado en una nueva fase de su desarrollo, tenemos un inmenso poder que nos permite obtener la secuencia de los genes de cualquier ser vivo que ande, vuele o nade; pero hoy, sin embargo, afrontamos el problema de cómo integrar toda esa información de manera que todo el mundo pueda entenderla y utilizarla. El gran reto al que nos enfrentamos es saber de qué manera convertimos los datos, la información en conocimiento, y esto sólo será posible mediante el intercambio de información entre las diferentes disciplinas del conocimiento y esta tarea solo se completará si somos capaces de comunicar este saber a la opinión pública en general porque todo este conocimiento afectará nuestras vidas muy profundamente en el devenir de los próximos años.El presente artículo está enmarcado en ese contexto y la disciplina denominada derecho ambiental se orienta a la comprensión y explicación del fenómeno del cambio climático y su consecuente repercusión en el ambiente, por lo que vamos a integrarla, para una mejor y eficaz comprensión, con las disciplinas de las ciencias naturales. Es decir, lo que perfiló en su oportunidad el autor del pensamiento complejo, de la urgente necesidad de apelar a la interdisciplinariedad, para establecer señalamientos conceptuales; como es el caso que nos ocupa: el cambio climático. Se desarrollará y explicara el pensamiento de un reconocido científico que en el siglo pasado fue considerado el propulsor de la ecología humana.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".