Impacto de la estrategia de participación forzosa en la erradicación de cultivos ilícitos sobre la proporción de áreas sembradas
Notice bibliographique
Résumé
El presente trabajo busca determinar el impacto en la proporción del uso del suelo destinado a la producción de cultivos ilícitos y mixtos en las Unidades Productoras Agropecuarias con Coca (UPAC) en el año 2014, como consecuencia de la implementación de la política de erradicación de cultivos ilícitos en su estrategia de participación forzosa; en la que se encuentran los programas de Erradicación por Aspersión Aérea con Glifosato y Erradicación Manual Forzosa. Para estimar el impacto cuantitativo de la política, se utiliza la menor distancia de la UPAC con respecto al Parque Nacional Natural (PNN) más cercano, a través del diseño de un método de variables instrumentales. Como resultado, el modelo encuentra que el impacto de la política de erradicación de cultivos ilícitos reduce la proporción de uso del suelo destinado a la siembra de cultivos ilícitos y mixtos. Finalmente, el modelo estima una reducción de 12,9% y 8,5% en la participación del uso del suelo destinado a la producción de cultivos ilícitos y mixtos, respectivamente; se observa así un mayor efecto cuando el uso del suelo se orienta a la siembra de cultivos ilícitos exclusivamente, en comparación con el suelo destinado a los cultivos mixtos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».