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Record W1538092143

Fortalecimiento de los centros de acopio de lana de Córdoba

2012· article· es· W1538092143 on OpenAlexaboutno aff
María del Rosario Ahumada, Michel Victor Hubert Hick, Eduardo Frank, Flavia Castillo, Daniela Savid

Bibliographic record

VenueExT: Revista de Extensión de la UNC · 2012
Typearticle
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Production Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Los centros de acopio de Cordoba surgen de distintas experiencias previas: a partir de organizaciones ya conformadas como la Cooperativa de Trabajo Pampa de Olaen , de proyectos de desarrollo productivos vinculados a entes gubernamentales como es el caso de la comuna de Tala Canada y de organizaciones de productores en grupos Cambio Rural como es el caso de Los Pecorinos. Estos centros se conforman en forma definitiva en el marco de la Ley Ovina de la cual reciben financiamiento. Desde sus origenes estos nucleos de organizacion fueron asistidos por la Universidad Catolica de Cordoba con fondos propios desde el Programa SUPPRAD (Sustentabilidad productiva de pequenos rumiantes en areas desfavorecidas) de la Facultad de Ciencias Agropecuarias. Este programa de investigacion y desarrollo encaro la problematica de la produccion ovina de la zona serrana de Cordoba. Las primeras intervenciones tuvieron como objetivo el diagnostico de situacion de estos sistemas productivos con la metodologia de estructura poblacional que contempla el relevamiento de majadas y toma de muestras de lana para su posterior analisis en el laboratorio de fibras animales de la Universidad. Este proceso de relevamiento se inicia en 2006 y se mantiene en la actualidad en el cual participan alumnos de las carreras de medicina veterinaria e ingenieria agronomica y docentes de las catedras de zootecnia y produccion de rumiantes menores. Los resultados de los analisis fueron informados a los productores u organizaciones referidas. La informacion resultante permitio caracterizar estas lanas y reconocer sus aptitudes textiles siendo presentada en diversos congresos cientificos. Este conocimiento brindo mejores condiciones en las negociaciones del producto que conjuntamente con otros aportes de diversas instituciones (Ministerio de Agricultura y Ganaderia, Fundacion ArgenINTA, etc) permitio realizar la primera licitacion conjunta de los tres centros de acopio en el ano 2011.Esta experiencia significo ademas una retroalimentacion desde el territorio al equipo de investigacion surgiendo nuevos enfoques y nuevos proyectos de investigacion que se sostienen actualmente.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.202
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
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