Frecuencia de varroosis y nosemosis en colonias de abejas melíferas (Apis mellifera) en el estado de Zacatecas, México
Bibliographic record
Abstract
El objetivo del trabajo fue determinar la frecuencia y grado de infestación de varroosis (Varroa destructor) e infección de nosemosis (Nosema spp.) en colonias de abejas (Apis mellifera) del estado de Zacatecas, durante el otoño y la primavera. Se inspeccionaron 299 colonias comerciales de abejas distribuidas en 15 municipios pertenecientes a tres zonas ecológicas: 1) zona semiseca templada, 2) zona semiseca semicálida y 3) zona subhúmeda templada. La prevalencia general fue 2.3 % para la nosemosis y 88 % para la varroosis. El nivel de infestación de varroa varió significativamente (P = 0.05) entre el otoño y la primavera, y entre zonas sólo varió en la primavera (P < 0.001). Durante el otoño, 44 % de las colonias presentaron niveles de infestación ≥ 5 %, mientras que en la primavera sólo 28 % superó dicho nivel. Nosema spp. se observó solamente en 4.7 % de la población analizada en primavera; la mayoría de los casos (86 %) se detectó en la zona semiseca semicálida. Los resultados indican que la varroosis es la parasitosis más común de las abejas melíferas adultas en Zacatecas. La nosemosis no representa un problema serio para la apicultura de la entidad, debido a la baja frecuencia.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), 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".