Lista anotada de cactus nativos y naturalizados de Cuba
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: El archipiélago cubano posee la mayor diversidad de cactus en el Caribe. Pese a que en los últimos años se han realizado numerosos estudios que facilitan la delimitación de sus especies, los inventarios existentes aún no han considerado toda la evidencia disponible. Preguntas: ¿Cuántos cactus nativos y naturalizados hay en Cuba? ¿Qué porcentaje de los cactus nativos son endémicos? Especies de estudio: Familia Cactaceae. Sitio y años de estudio: Cuba, 2013-2023. Métodos: Se revisó la información disponible sobre cactáceas cubanas donde se incluyeran listas o descripciones de especies, estudios taxonómicos, sistemáticos y filogenéticos. Además, se realizó un extenso trabajo de campo durante una década que abarcó toda la isla de Cuba. Se consideraron especies nativas las que están presentes en el archipiélago debido a causas naturales y que no llegaron debido a la intervención humana, mientras como especie naturalizada se consideraron las que fueron introducidas, intencional o no, por diferentes actividades humanas y que pueden reproducirse (sexual o asexual) de forma regular y mantener poblaciones por varias generaciones sin la intervención antrópica. Resultados: Registramos para Cuba 71 especies nativas o naturalizadas de 20 géneros de cactus, de estas, 49 especies son nativas (75.51 % endémicas) y 22 naturalizadas. Conclusiones: Cuba se ratifica como la isla con mayor diversidad de cactus en el Caribe.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".