Impacto ambiental del manejo del agua de riego con sondas de capacitancia sobre la contaminación de acuíferos por nitratos
Classification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La contaminación de los acuíferos por nitratos (NO 3 ) es un problema medioambiental de gran importancia, que está relacionada con el uso de fertilizantes sintéticos u orgánicos, o con la existencia de pérdidas en los sistemas sépticos. El objetivo fue evaluar el impacto ambiental que ejerce el manejo del agua de riego por microaspersión mediante una programación optimizada con el monitoreo de la humedad con sondas de capacitancia FDR, comparado con el manejo tradicional sobre la contaminación de acuíferos por nitratos. Este estudio se llevó a cabo durante 2008 y 2009, en la región manzanera de Chihuahua, México, en dos huertas del Grupo La Norteñita. En cada huerta se instalaron veinte tubos de succión con cápsulas de porcelana porosa a 150 cm de profundidad. El agua lixiviada se extrajo con una periodicidad igual al monitoreo de la humedad (semanalmente de marzo a septiembre, y mensualmente de octubre a febrero), analizándose el contenido en N-NO 3 por colorimetría. Además, mensualmente se analizó el contenido de N-NO 3 en los 38 pozos. Los resultados mostraron que donde se maneja el agua de riego con sondas FDR no hubo efecto significativo de las láminas de riego (LR) aplicadas sobre la lixiviación de NO 3 . En el testigo hubo un incremento de la concentración de NO 3 después de riegos profundos, mostrando un alto efecto significativo, lo que pone de manifiesto que si las LR superan las necesidades hídricas del cultivo, los NO 3 se lixivian en profundidad, contaminando los acuíferos.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it