Evaluación de la Gestión de la Calidad del Aire en Guanajuato con Procesamiento de Lenguaje Natural
Bibliographic record
Abstract
El objetivo fue evaluar la Gestión de la Calidad del aire 5 de las 10 ciudades con mayor contaminación del aire en México y que pertenecen al estado de Guanajuato. El método de investigación consistió en medir la información con Inteligencia Artificial orientada con el modelo LART de Gestión ambiental usando el Procesamiento de Lenguaje Natural en las funciones y estrategias para la gestión de la calidad del aire. Se analizó un corpus de 32 enunciados. Como resultado se obtienen una bolsa de 80 palabras y un vocabulario de 82 N-gramas de longitud 1 a 7 para medir la información del proceso de gestión. Los hallazgos revelan que las mejores gestiones están en Celaya, León y Silao de la Victoria. La originalidad del método radica en que la información encontrada por el algoritmo permite validar parcialmente el modelo LART. Se limita a evaluar la gestión y los estudios siguientes se orientarán al desarrollo de un vocabulario más amplio y un corpus mayor para utilizar el modelo W2V que incruste los N-gramas en un modelo n-dimensional.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".