Efecto de los impactos antropogénicos en las relaciones entre especies de ecosistemas marinos
Bibliographic record
Abstract
We should try to leave the world a better place than when we entered it.As individuals, we can make a difference, whether it is to probe the secrets of Nature, to clean up the environment and work for peace and social justice, or to nurture the inquisitive, vibrant spirit of the young by being a mentor and guide."-加來 道雄 (Kaku Michio) -"There can't be any large-scale revolution until there's a personal revolution, on an individual level.It's got to happen inside first." -Jim Morison -"Desde el principio de los tiempos, los ríos han sido las arterias que transportaban vida.Las montañas y la tierra fueron mi piel.Los bosques y la selva, mi pelaje.Todo estaba en permanente armonía, hasta que apareció el ser más cruel y caprichoso que jamás conoció este planeta: el hombre.Una forma de vida supuestamente inteligente, pero desperdiciada por la codicia, la violencia y la incultura.Vosotros utilizáis el mar para alimentaros y para viajar por él, pero jamás lo cuidáis.Y el mar, como ser vivo que es, necesita amor y atenciones, al igual que el rio o el árbol.Yo soy Gaia, la madre naturaleza, y todo el mal que me hagas, te lo devolveré." Extracto de Gaia -Jesús María Hernández Gil -Por momentos parecía que no iba a ser así.A veces yo era el que menos claro lo tenía de todos, pero al final esto se ha acabado.Y llegados a este momento, toca agradecer la participación de todos aquellos que, de alguna u otra manera, han contribuido a que esto llegue a buen término.No quiero olvidarme de nadie, pero todos me conocéis... De todas formas, sabéis que os agradezco eternamente vuestra compañía.Ahora pondré alguna característica clave e intentaré resumir vuestras hazañas.Primero de todo, esta Tesis no habría podido realizarse sin la participación y paciencia de Eva García Vázquez, Agustín Roca Martínez y Jose Luis Martínez Fernández (aka J.L.) que, entre otras cosas (necesitaría demasiado espacio), me acogieron en su grupo, me dirigieron, me enseñaron y me dieron la oportunidad de abordar este reto.Muchas gracias por todo, de verdad.Siguiendo por el lado de jefes académicos, quiero agradecer la participación de Francis Juanes por dejarse convencer y permitirme hacer una estancia tan larga y agradable en su nuevo laboratorio (fui el primero en pisarlo y llenarlo de cajas con muestras y reactivos!).Gracias a tu colaboración y dirección pude disfrutar de una memorable estancia en esa isla y cumplir varios de mis objetivos vitales (muchísimas gracias también a Dani y familia por su colaboración en esto).También agradezco a John S. Taylor por dejarme irrumpir en su laboratorio y hacer mis análisis.John, thank you a lot for all the things you did for me, including that awesome sail trip in Rhapsody to "get some mussels".You are the one.Ahora, por proximidad geográfica puedo agradecer la participación de todas las personas que me ayudaron en ese lugar salvaje.Thanks a lot to my labmates and friends Adrian, Logan, Lara, Eric, the two Bens, Gillian and all the others.I enjoyed the time I spent with all of you doing multiple activities.Thanks a lot from Narnia.Also, I would like to thank the people from the Rolling Thunder Association, for all those beautiful sunny Sundays and all the things we shared and learned.Rock on!Volviendo a cruzar el charco y volviendo a mi tierra natal se encuentran el resto de integrantes del laboratorio y facultad, con los que he compartido tantos momentos, especialmente a la hora de comer.A mis compañeros de labo, los que están (Alba, Laura, Marta, Mery y Yas), los que se fueron (Antonio, Chechu, Clau, Dani, Gon e Iván), y las apariciones estelares; y también a los de los otros grupos (Ale, Carmen, Chus, Chas, Leti, Marga, Martín, Tamara) y a los del soporte técnico (J.L., Dani y Marcos).A las personas de seguridad del campus, por encontrarme destripando peces a altas horas de la noche y montando jaleo, o trabajando en horarios no muy normales: gracias por no llamar a la policía y dejarme seguir con mis temas.Espero que no se me haya quedado nadie en el tintero, y si así es, que se incluya también.Muchas gracias por esos momentos que pasamos juntos. AGRADECIMIENTOSCambiando de tema, una de las partes más tediosas de los trabajos de investigación es la recopilación de muestras.Toda persona que ha realizado esta tarea conoce su complejidad y la angustia que supone necesitar una muestra en concreto y no poder conseguirla.La recolección de muestras es una de las partes más importantes, ya que sin ellas no se podría seguir adelante, y sin embargo luego quedan reducidas a una mera tabla o a una enumeración de materiales.Por ello, aquí quiero agradecer la colaboración de todas las personas que se han dejado convencer y han contribuido en la obtención de las mismas y/o realización de los muestreos, en especial a los integrantes de la Cofradía de Pescadores Virgen de las Mareas, por dejarme campar a mis anchas por la rula de Avilés y darme montones de muestras.También quiero agradecer la confianza (o desconocimiento) de mis supervisores, por dejarme elegir los sitios de muestreo y cómo quería hacerlo.¡Ha sido fantástico!Y, por otra parte, también quería agradecer la colaboración involuntaria de todos los individuos que dieron la vida para formar parte de mi base de datos.Valió la pena, pues ese sacrificio ha dado buenos frutos y espero que de más y mejores.Por último quedan las personas que siempre han estado ahí, en los buenos y en los malos momentos, que ocupan un lugar especial en mi vida y que me ayudan cada día a que la vida sea más llevadera sacándonos sonrisas mutuamente.A mi compañera de aventuras.Hay tantas cosas (la mayoría absurdas) que no entrarían aquí (tampoco vienen a cuento, están bien donde están), pero muchas gracias por liarme para hacer planes fuera del labo.A mi "gente alegre".A algunos por aguantarme desde que tenemos 3 años.Hemos seguido vidas algo distantes, pero siempre acabamos haciendo planes juntos y pasando un buen rato.Hay tantas cosas que decir que no entrarían, así que muchas gracias por todo!A mis compis de Master, el primer paso de esta locura y que desencadenó momentos épicos y muchas risas.Y al resto, con los que mantengo algo más de contacto, hemos sufrido juntos esta Tesis y no puedo poner aquí ni la mitad de la mitad de lo que ha significado, pero vosotros sabéis que fuisteis imprescindibles en esta movida.Todos.Me ha hecho muy feliz que hayamos compartido este tiempo y que nos hayamos liado con tantas cosas.A Yisus, por hacer cosas extrañas, tocarme las narices y al parecer ayudarme de vez en cuando.A mi familia.Me habéis dado de todo sin pedirlo, siempre me habéis apoyado en todo y me dais ánimos para seguir adelante y aguantar, incluso desconociendo el tema y haciendo que no pareciera tan malo.No hay palabras.Gracias a todos por los ánimos, las críticas, las bromas y sobre todo por hacer más llevadero esta aventura.Sin vosotros nunca hubiera llegado tan lejos y esto no tendría sentido.Siento no haber podido estar en todas las ocasiones, faltar a compromisos y no dar señales de vida durante ciertas temporadas, pero vosotros siempre lo comprendíais… y encima me animábais!Sois los mejores, siempre.V.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".