PRIMACIA DE LA JURÍSDICCIÓN ADMINISTRATIVA DEL MINISTERIO DEL AMBIENTE SOBRE LOS RECURSOS FORESTALES EN LA LEY 29763 LEY FORESTAL Y DE FAUNA SILVESTRE
Bibliographic record
Abstract
LOS RECURSOS FORESTALES DEL PERÚ CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS DE LOS RECURSOS FORESTALES UBICACIÓN GEOGRÁFICA Y APROVECHAMIENTO LIBRE COMERCIO EN LOS RECURSOS FORESTALES DEL PERÚ TRATADO DE LIBRE COMERCIO PERÚ Y EEUU TRATADO DE LIBRE COMERCIO PERÚ – CANADÁ TRATADO DE LIBRE COMERCIO PERÚ Y COREA COOPERACIÓN Y ACUERDOS INTERNACIONALES ACUERDO INTERNACIONAL SOBRE MADERA TROPICAL CONVENCIÓN DE VIENA PARA LA PROTECCIÓN DE LA CAPA DE OZONO PROTOCOLO DE MONTREAL SOBRE SUSTANCIAS QUE AGOTAN LA CAPA DE OZONO CONVENCIÓN MARCO DE LAS NACIONES UNIDAS SOBRE CAMBIO CLIMÁTICO DECLARACIÓN DE RÍO SOBRE EL MEDIO AMBIENTE Y EL DESARROLLO DECLARACIÓN SOBRE BOSQUES LA CONSERVACIÓN, PRESERVACIÓN Y REFORESTACION DE LOS RECURSOS FORESTALES EN EL PERÚ LOS BOSQUES Y EL INTERÉS DIFUSO LA ADMINISTRACIÓN GUBERNAMENTAL DE LOS RECURSOS FORESTALES DEL PERÚ EL MINISTERIO DEL AMBIENTE EL OEFA Y LOS RECURSOS FORESTALES BOSQUES DE LOS QUE SE ENCARGA EL MINISTERIO DEL AMBIENTE ORGANISMOS ADSCRITOS DEL MINISTERIO DEL AMBIENTE EL MINISTERIO DE AGRICULTURA Y RIEGO EL OSINFOR LA AUTORIDAD REGIONAL DE FLORA Y FAUNA SILVESTRE CAMBIO DE USO DE TIERRAS CON MAYOR CAPACIDAD FORESTAL (BOSQUES) POR USO AGRARIO U OTRO FIN ¿QUIÉN DEBERÍA SER EL ENTE RECTOR DE LOS RECURSOS FORESTALES Y POR QUÉ? LEGISLACIÓN COMPARADA ¿ES ECONÓMICAMENTE RENTABLE LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA EN TIERRAS DE MAYOR CAPACIDAD FORESTAL? SISTEMAS DE PROTECCIÓN MEDIO AMBIENTAL QUE RESULTAN ECONÓMICAMENTE VIABLES.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".