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Enregistrement W2899885441 · doi:10.5539/jas.v10n12p34

Management and Final Disposal of Mango Waste in the State of Guerrero, Mexico: A Brief Review

2018· review· en· W2899885441 sur OpenAlexvenueno aff
Miguel Angel Lorenzo-Santiago, A. L. Juárez-López, José Luís Rosas-Acevedo, J. R. Rendón-Villalobos, J. Toribio-Jiménez, Edgar García‐Hernández

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMangiferaProduction (economics)BusinessIntegrated pest managementWaste disposalEnvironmental protectionEnvironmental planningAgroforestryGeographyWaste managementEngineeringEnvironmental scienceBiologyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One fruit trees crops with largest amount in Mexico is the mango (Mangifera indica L.). In 2017, Guerrero was the state with the highest production in the country. However, the waste generated after harvesting represents an environmental problem caused by high production and low opportunity in the national and international markets. Nowadays, there is no environmental policy to regulate this final waste disposal. Regularly, post-harvest waste has no value and most of the time, its disposal is inadequate. The lack of training and management knowledge, separation and use, has generated an imbalance in the environment, caused by inadequate elimination practices and excessive use of pest prevention activities, known as cultural control. The main objective of this review was to know about mango production in Guerrero State, its final disposal after harvest and the environmental impact generated by cultural control use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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