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Record W4388283529 · doi:10.5154/r.rga.2023.71.3

Transferencia de valores económicos para la estimación de los impactos de la restauración ambiental de los espacios explotados como minas en el Valle de Perote, Veracruz

2023· article· es· W4388283529 on OpenAlexaff
Daniela Ruiz Sandoval, Óscar Antonio Arana-Coronado, Fabiola Sandoval Salas, Stéphane Godbout, Nathalie Gravel, José de Jesús Brambila-Paz, José Jaime Arana Coronado

Bibliographic record

VenueRevista de Geografía Agrícola · 2023
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicRegional Development and Innovation
Canadian institutionsUniversité LavalInstitut de Recherche et de Développement en Agroenvironnement
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

El cierre de minas y la restauración de los sitios explotados, no cuentan con una metodología integral que sirva de guía para tomar decisiones respecto al destino final de las zonas que fueron usadas para la extracción de material pétreo. Es por ello que se vuelve necesario contar con herramientas útiles que permitan una mejor toma de decisiones relacionadas con las políticas ambientales y el desarrollo sustentable de una región. Este proceso se vuelve difícil, pues no siempre se cuenta con la información de los bienes, servicios o impactos que generan al patrimonio natural y la calidad del ambiente, además, no se cuenta con una metodología homogénea que permita conocer sus valores. A través de la valoración económica sobre los servicios ambientales prestados por los ecosistemas asociados a los diferentes sistemas de restauración de las zonas mineras en los municipios de Villa Aldama y Perote, se podrá obtener un valor económico. Este valor refleja los beneficios del área en términos de producción, así como de servicios eco-sistemáticos, por lo que se podrán tomar mejores decisiones para su implementación y de esa manera se podrá colaborar en la conservación y restauración ambiental.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.078
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.340 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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