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Enregistrement W4380879192 · doi:10.22231/asyd.v20i3.1549

Cultivo, cosecha y postcosecha en el sistema productivo cilantro (Coriandrum sativum L.).

2023· article· es· W4380879192 sur OpenAlexaff
Lucero Leyva Abascal, María Lorena Luna-Guevara, Jesús Francisco López Olguín, Dionicio Juárez-Ramón, Ynés R. Ortega

Notice bibliographique

RevueAgricultura Sociedad y Desarrollo · 2023
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoriandrumHumanitiesPolitical scienceSativumPhilosophyBiologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El cilantro (Coriandrum sativum L.) es una planta aromática con alta demanda culinaria en México y uno de los productos agrícolas de Puebla que se exporta a los Estados Unidos. Este producto ha sido afectado por la Alerta de importación 24-23 de la FDA que prohíbe su exportación, debido a la detección de patógenos aso­ciados a brotes de enfermedades en consumidores. El objetivo de esta investigación fue realizar un diagnóstico del proceso de producción, cosecha y postcosecha (en las unidades de empaque de la región productora) para caracterizar las etapas del proceso y conocer las capacidades que deben fortalecerse para lograr la inocuidad del producto. Mediante la aplicación de encuestas y entrevistas aplicadas a productores, empacadores, operadores y asesores de inocuidad, y un análisis de Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas (FODA), se rea­lizó la caracterización de los procesos de producción, cosecha y empaque. Como actividad complementaria se realizó la capacitación de los actores clave con el curso Inocuidad de Productos Frescos (avalado por la Produce Safety Alliance) y se evaluó su participación. Se concluyó que existe una desarticulación del sistema y carencias en el manejo inocuo del producto. Se observó una alta capacidad productiva en una región con alto grado de marginación, pobreza, inseguridad y deterioro ambiental, que sugiere que los problemas pueden tener un origen multifactorial y deben tratarse desde un análisis que considere las dimensiones social, económica y ambiental.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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