La sostenibilidad urbana depende de los hinterlands rurales, sin embargo, la evaluación a escala nacional y el filtrado por IA a menudo se basan en proxies centrados en lo urbano, lo que puede sub-reconocer a las aldeas remotas donde la base de evidencia es escasa. Usando el programa nacional de aldeas honradas de China (N = 24,450) como caso, examinamos cómo cambian los patrones de reconocimiento cuando la disponibilidad y la observabilidad de los datos son desiguales entre regiones, con un enfoque en la meseta Qinghai-Tibetana (QTP), donde 923 aldeas honradas representan solo el 3.78% del total nacional. Interpretamos la dependencia de proxies centrados en lo urbano como la tendencia de los patrones de reconocimiento a correlacionarse con señales de observabilidad vinculadas a lo urbano (por ejemplo, luces nocturnas). En este estudio, el retraso en el descubrimiento se refiere a situaciones en las que las aldeas exhiben características similares a las aldeas históricamente reconocidas pero permanecen no reconocidas bajo el régimen de honor actual debido a la desigual disponibilidad y observabilidad de los datos. Metodológicamente, construimos un marco predictivo consciente del contexto que integra indicadores geoespaciales de múltiples fuentes y maneja explícitamente el desequilibrio extremo y la heterogeneidad ambiental para estimar la probabilidad de reconocimiento bajo el régimen de honor actual, tratando las listas de honor nacionales como resultados de reconocimiento producidos administrativamente en lugar de medidas objetivas del valor de la aldea. El modelo destaca cuatro cinturones de nominación de alta probabilidad en la QTP y revela un pronunciado desacoplamiento DEM-NTL: la mediana de NTL de las aldeas actualmente honradas de la QTP es 0, lo que sugiere que los proxies urbanos basados en NTL pueden fallar en contextos de alta altitud y escasez de datos. En general, la sub-representación observada es consistente con la observabilidad desigual y las restricciones institucionales dentro del sistema de honor actual, y el marco propuesto proporciona una herramienta de diagnóstico y filtrado escalable para identificar aldeas con alta probabilidad de reconocimiento previsto y apoyar una recolección de datos rurales más consciente de la evidencia.