Distribución Espacial y Evaluación de La Ocurrencia de Aluviones, Cuenca del Río San Juan, Provincia de San Juan, Argentina
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo tiene como objetivo determinar la distribución espacial y las características de las zonas propensas a la ocurrencia dealuviones. Se logró a través de un análisis morfométrico regional, inventario de depósitos de aluviones, evaluación de mapas temáticos derivados de un Modelo Digital de Elevación, y el cálculo de densidad de Kernel. La cuenca del río San Juan presenta una superficie de 38147 km2, abarcando casi en su totalidad el desarrollo las actividades humanas de la provincia. Debido al carácter regionaldel estudio, se dividió en cuatro subcuencas para la obtención de un mayor detalle. A partir de los resultados, se deduce el caráctertorrencial de la cuenca, estimando que las condiciones del terreno contribuirían a incrementar el flujo de la corriente de los ríos principales, ante la ocurrencia de intensas precipitaciones. Los depósitos de aluviones están establecidos principalmente en terrenos pocorugosos con pendientes de hasta 16°, distribuidos mayormente en zonas de media ladera y bajada pedemontana orientadas al este; yzonas bajas de llanuras de inundación de los ríos o áreas planas. Constituyendo las mismas, evidencia sobre rutas e infraestructuras,comprometiendo directamente e indirectamente las actividades humanas.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| 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) | 0.002 | 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".