EESU: Ecología y Evolución en Sistemas Urbanos, sección inaugural SCME
Bibliographic record
Abstract
La urbanización transforma el planeta afectando la biodiversidad de la que dependemos. Desde 2007, más personas viven en ciudades que en áreas rurales, y se proyecta que esta tendencia se intensificará, especialmente en países tropicales y megadiversos como México. Para 2030, se espera que 83.2 % de la población mexicana habite en ciudades; sin embargo, la ecología y evolución urbana nacional sigue siendo poco estudiada. Esto limita la comprensión de cómo responden los sistemas biológicos a la urbanización y obstaculiza la generación de herramientas para mejorar los ambientes urbanos. La Sección Temática “Ecología y Evolución en Sistemas Urbanos” (EESU), de este número del Boletín de la SCME, surge como respuesta a esta necesidad. Fundada en 2023 bajo la SCME, su objetivo es impulsar investigación, formación y acción transdisciplinaria enfocada en ciudades sostenibles (Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidad: ODS 11). Desde su creación se han realizado numerosas reuniones y conformado la RED-EESU con más de 60 integrantes enfocados en temas estratégicos como biodiversidad urbana, soluciones basadas en la naturaleza y monitoreo ambiental usando inteligencia artificial. La EESU avanza como una plataforma abierta, colaborativa y transdisciplinaria para contribuir al desarrollo de ciudades mexicanas más resilientes, justas y ecológicamente informadas.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".