Colecciones de anfibios (CUS-A) y reptiles (CUS-R) de la Corporación Universitaria de Santa Rosa de Cabal UNISARC.
Bibliographic record
Abstract
El departamento de Risaralda, pese a ser uno de los departamentos más pequeños de Colombia, alberga una gran diversidad biológica debido a la confluencia de gran variedad de atributos geográficos. Parte de esta diversidad está representada en las colecciones biológicas CUS de UNISARC donde se alberga un porcentaje importante de dicha diversidad, con representatividad de diferentes grupos biológicos de flora y fauna invertebrada y vertebrada. No obstante, esta valiosa información no se encuentra a disposición de los investigadores en ciencias biológicas, y la comunidad en general, lo que disminuye su potencial para generar y compartir conocimiento. Por esta razón, se busca publicar a través de la plataforma del SIB Colombia el catálogo de registros que se albergan en estas colecciones para contribuir y facilitar la investigación y divulgación de conocimiento en biodiversidad de la región del eje cafetero y la nación.Las colecciones de anfibios y reptiles de la Corporación Universitaria Santa Rosa de Cabal (CUS-A y CUS-R, respectivamente) están ubicadas en el campus de la Corporación Universitaria Santa Rosa de Cabal (UNISARC) en la vereda el Jazmín, Km 4 Santa Rosa de Cabal, Risaralda. La colección se originó en el año 2012 como iniciativa docente y del semillero de investigación en anfibios y reptiles (SIARUS) de UNISARC, con el fin de preservar material de referencia del departamento de Risaralda. En la actualidad, la colección alberga 166 especímenes de anfibios pertenecientes a los tres (3) órdenes del grupo, 11 familias, 26 géneros y 47 especies, y 133 de reptiles distribuidos en órdenes del grupo, 16 familias, 36 géneros y 49 especies. Las familias mejor representadas son: Strabomantidae con 15 especies (76 individuos) para anfibios y Colubridae para reptiles con 22 especies en 81 registros. La mayoría de los registros son de la región cafetera, especialmente del departamento de Risaralda.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".