Mosaico productivo enfocado en la conservación de ecosistemas: Proyecto Musinga – Musinguita
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN: El mundo actualmente no está completamente preparado para prever, y menos aún lidiar con, las consecuencias del cambio climático catastrófico. ¿Qué se puede hacer para evitar un futuro tan probable pero catastrófico? Es claro a partir de nuestro escenario preliminar que se requiere una acción dramática en esta década si se quiere evitar el escenario de la "Tierra de invernadero". Para reducir este riesgo y proteger la civilización humana, se necesita una movilización global masiva de recursos en la próxima década para construir un sistema industrial de cero emisiones y poner en marcha la restauración de un clima seguro (Spratt, Dunlop, & Barrie, 2019). La actualidad se desarrolla con un modelo económico basado en la extracción y explotación de recursos naturales no renovables, el agotamiento de recursos se avecina y es necesaria la implementación de la dimensión ambiental en el ámbito económico, para evitar el creciente efecto invernadero o cambio climático que sería el punto de inflexión de ecosistemas y hábitats de la flora y fauna global. EL PROYECTO MUSINGA – MUSINGUITA: MOSAICO PRODUCTIVO ENFOCADO EN LA CONSERVACIÓN DE ECOSISTEMAS, propone la implementación de sistemas productivos en los cuales se obtienen mutualismo que disminuyen costos, además protección para el afluente principal, la estrategia de los pozos sépticos, evitando vertimientos directos y acompañado de recolectores en las vías de acceso de los predios Musinga y Musinguita. Con esto se busca un crecimiento productivo, la protección ambiental y el crecimiento social, mediante la utilización de herramientas de gestión ambiental para garantizar el cuidado y mantenimiento de los recursos naturales, pero teniendo en cuenta el crecimiento de la población y una producción sustentable y sostenible con el entorno.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".