LOS MUÉRDAGOS VERDADEROS DEL ARBOLADO DE LA CIUDAD DE MÉXICO
Bibliographic record
Abstract
"En los últimos años los árboles de las áreas verdes urbanas del Distrito Federal han presentado problemas de muérdago. La falta de conocimiento sobre estos y su distribución ha propiciado la investigación científica sobre el tema. Los objetivos del estudio fueron determinar las plantas parásitas, sus hospederos, niveles de infestación y distribución en las áreas verdes urbanas de las 16 delegaciones políticas del Distrito Federal. Con el apoyo de expertos se identificaron las especies de muérdago y sus hospederos ubicadas en el área de estudio. La infestación se evaluó de acuerdo con una escala de cinco niveles. Cladocolea loniceroides, Phoradendron velutinum y Struthanthus interruptus se detectaron en siete delegaciones, sobre 17 hospederas pertenecientes a 10 familias botánicas. Se muestreó un total de 2 653 individuos, de los cuales 112 tenían muérdago, es decir, 4.2%, y en la delegación Cuauhtémoc se registró el mayor porcentaje de árboles o arbustos infestados (14.2%). Con los niveles establecidos se calculó la siguiente proporción por categoría: 95.77% corresponde al nivel I; 2.1% al II; 1.6% al III; 0.5% al IV y 0% al V. La información obtenida permitirá llevar a cabo programas de manejo y monitoreo de las plantas parásitas en las áreas verdes urbanas de la Ciudad de México."
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".