Una biodiversidad que incorpore los diversos sistemas de conocimiento
Bibliographic record
Abstract
La conferencia de las partes- COP tendrá lugar en su versión 16 en la ciudad de Cali en el segundo semestre del 2024. Un evento que reúne a 196 países miembro del Convenio sobre la Diversidad Biológica. Como lo expresa el texto resultado de la COP15, “La diversidad biológica es fundamental para el bienestar humano y un planeta sano, y para la prosperidad económica de todas las personas, entre otras cosas, para vivir bien, en equilibrio y en armonía con la Madre Tierra; dependemos de ella para obtener alimentos, medicamentos, energía, aire y agua limpios, protección frente a los desastres naturales, así como para el ocio y la inspiración cultural, y sostiene todos los sistemas de vida en la Tierra.” (Convenio de Montreal, 2022). Cali representa la diversidad del Pacífico colombiano, donde más del 30% de sus habitantes se reconocen como afros o indígenas. Asimismo, según el Ministerio del Medio Ambiente: “La región del Pacífico, cuenta con más de 200 áreas protegidas, 11 Parques Nacionales Naturales que conforman 51.388 kilómetros cuadrados de biodiversidad, y hábitat de 1297 especies de fauna, así como de 14.000 especies de plantas.” (Ministerio del Medio Ambiente, 2024)
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.006 |
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".