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Enregistrement W2806891161 · doi:10.36610/j.jsaas.2018.050100044

Caracterización de la actividad apícola en los principales municipios productores de miel en Campeche, México

2018· article· es· W2806891161 sur OpenAlexaff
Jesús Froylán Martínez-Puc, William Cetzal‐Ix, Noel Antonio González-Valdivia, Fernando Casanova‐Lugo, Basu Saikat-Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of the Selva Andina Animal Science · 2018
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En México, la apicultura es una de las principales actividades del sector agropecuario debido a su producción de miel de alta calidad la cual es apreciada en diversos países de Europa.Esta actividad es practicada por más de 40000 productores, que cuentan con alrededor de dos millones de colmenas en apiarios distribuidos en las cinco regiones apícolas a nivel nacional (Norte, Centro y Altiplano, Pacífico, Golfo y Península de Yucatán).La península de Yucatán incluye los estados de Campeche, Yucatán y Quintana Roo, considerada como la región más importante debido a que destina cerca del 95 % de la producción de miel al mercado internacional.La región concentra del 30 al 35 % del total de las colonias de abejas a nivel nacional y es considerada como una actividad secundaria.Con la finalidad de caracterizar la actividad apícola en Campeche (en municipios de Campeche, Champotón y Hopelchén), se aplicaron encuestas a 120 productores de julio a diciembre del 2016.La edad promedio de los apicultores fue de 57 años, con un promedio de 2.27 apiarios por productor, con 20.6 colmenas por apiario.Los apicultores dedican dos días a la semana a esta actividad y realizan en promedio 3.67 cosechas por año.Con base en lo anterior, se recomienda fomentar el relevo generacional en la actividad apícola, que se enfoque en jóvenes apicultores.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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