Criterios para identificar áreas prioritarias para la conservación de la biodiversidad
Bibliographic record
Abstract
Resumen en español: "Los problemas ambientales ocasionados por la degradación del hábitat, la sobreexplotación, la introducción de especies exóticas invasoras y el cambio climático, ponen en riesgo a la biodiversidad en todo el planeta. Estas amenazas, en la mayoría de los casos, son resultado de las actividades humanas. Una parte importante de los esfuerzos para detener la degradación de los ecosistemas está centrada en identificar las áreas prioritarias para la conservación de la biodiversidad. La selección de los criterios para identificar estas áreas resulta clave para una eficiente conservación de la biodiversidad. En la presente tesina menciono los enfoques más comunes de planeación para la conservación y desde una perspectiva más integral describo y analizo los criterios ecológicos, sociales y económicos empleados para identificar las áreas prioritarias para la conservación. El documento incluye los fundamentos de la Biología de la Conservación en los que debe sustentarse un proceso de planeación claro, explicito, conciso, que permita promover el uso eficiente de los recursos con una activa participación de los expertos locales durante todo el proceso. Se analiza el caso de estudio en la cuenca del río Saint-François donde se emplearon criterios ecológicos para determinar las áreas prioritarias para la conservación de la biodiversidad. Esta cuenca se localiza en la provincia de Quebec en Canadá. En esta provincia como en el resto del mundo, la gran demanda de recursos naturales ejerce una gran presión sobre los ecosistemas que aún se encuentran en buen estado de conservación. Por lo anterior, se debe dar prioridad a la conservación de estas áreas que aún presentan las condiciones para ser consideradas de importancia para la biodiversidad. "
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".