Efecto del cambio de cobertura vegetal en la física de suelos del bosque nublado : propiedades hidrofísicas del suelo en pasto y bosque secundario Mindo
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de integración curricular realizado en Mindo, Ecuador fue experimental y cuantitativo. El objetivo fue comparar las propiedades hidrofísicas del suelo bajo dos coberturas vegetales: pasto (MN-PAS) y bosque secundario (MN-BS). La toma de muestras consistió en muestras alteradas e inalteradas, por cada cobertura, estas muestras fueron analizadas en el LEMSUR y LDIA, laboratorios de la EPN, para realizar ensayos de pH, conductividad, contenido de materia orgánica, límite líquido y plástico e índice de plasticidad y granulometría. Existió un ensayo de campo, con el cual se determinó la conductividad hidráulica saturada (Ksat), mediante el permeámetro de Guelph. Los resultados mostraron que el suelo de MN-BS presentó mejores condiciones físicas y químicas: mayor contenido de materia orgánica (5.1% frente a 3.8%), menor densidad aparente (0.74 vs. 0.84 g cm-3 ), mayor conductividad eléctrica (17.36 vs. 14.34 µS cm-1 ) y un pH más ácido, adicionalmente, Ksat fue superior en MN-BS (35.58 mm h -1 ) respecto a MN-PAS (27.59 mm h -1 ), lo que se relaciona con una estructura más porosa y menos compacta. Aunque los valores de Ksat fueron menores a los reportados en la literatura, reflejan la baja capacidad de retención de agua de los suelos volcánicos de la zona. El MN-PAS evidenció mayor compactación, plasticidad y menor capacidad de infiltración, lo que sugiere un deterioro por cambio de uso de suelo. Finalmente se determinó que el MN-BS mantiene condiciones que favorecen la retención de agua, la acumulación de materia orgánica y la estabilidad estructural del suelo, a comparación del MN-PAS.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| 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".