Análisis de los terrenos cinegéticos de Aragón: caracterización y tendencia vegetal mediante el índice SLAVI (1985-2019).
Bibliographic record
Abstract
En el presente Trabajo Fin de Máster se realiza una caracterización de los terrenos cinegéticos de Aragón determinados en la Ley 1/2015, atendiendo a dimensiones de orden legal como son la tipología, titularidad, tipo aprovechamiento o Espacio Natural Protegido en que se hallan y físico (análisis de la hipsometría y de la pertenencia a dominios paisajísticos). Consecutivamente, se analizan estadísticamente las diferencias entre terrenos cinegéticos mediante la aplicación de análisis de varianza (ANOVA) y la caracterización de la tendencia temporal de la vegetación (1985-2019) a través del índice espectral SLAVI (Specific Leaf Area Vegetation), que opera como variable dependiente y que se ha obtenido a partir de la colección LANDSAT/LC08/C01/T1_ANNUAL_GREENEST_TOA. Estos últimos análisis se realizan considerando una muestra representativa (446 terrenos cinegéticos), localizados en el sector septentrional de las provincias de Huesca y Zaragoza (Pirineos-Somontanos) en el periodo de tiempo comprendido entre 1985 y 2019. Se concluye que los cotos sociales son los que presentan mayores valores de SLAVI (~1,927), presentando tendencias de carácter positivo (r2 = 0,6866), siendo los vedados (terrenos no cinegéticos) los terrenos que presentan tendencias de carácter positivo más acusadas (r2 = 0,8103). En el lado contrario en las zonas ENP no cinegéticas se identifican los valores más bajos (~1,410) y tendencias más bajas (r2 = 0,509), aunque también positivas.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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".