Composición de la vegetación tras el establecimiento de un área natural protegida en el noroeste de México
Bibliographic record
Abstract
La Reserva Jaguar del Norte es una propiedad privada ubicada en la sierra sonorense, dentro de una compleja matriz paisajística, con un amplio legado de uso ganadero. Esta región, identificada como prioritaria para la conservación, dispone de pocos datos sobre las trayectorias de cambio en la vegetación, un elemento clave para evaluar el impacto de las áreas naturales protegidas. Este trabajo presenta información acerca del efecto de las acciones con fines de conservación, sobre la composición de la vegetación tras el establecimiento de la reserva en el año 2003. Para ésto, se caracterizaron las comunidades vegetales presentes y se generaron clasificaciones supervisadas de cobertura con imágenes satelitales de mediana y alta resolución para realizar un análisis cambio de la cobertura vegetal (2003-2018). Las precisiones generales de las clasificaciones fueron iguales o superiores a 0.75, valor que aumentó al utilizar imágenes de mayor resolución espacial. El uso combinado de diferentes resoluciones espaciales presentó ventajas para entender las transiciones de composición entre diferentes comunidades vegetales. Las tendencias encontradas indicaron un aumento del matorral subtropical y una disminución del pastizal inducido, lo que refleja transformaciones hacia una mayor diversidad de especies y una reducción de posibles amenazas para la biodiversidad a nivel paisaje.
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".