Embodied energy in agricultural inputs. Incorporating a historical perspective
Bibliographic record
Abstract
Este documento de trabajo analiza la energía asociada a los inputs agrarios en perspectiva histórica. El estudio se basa en una amplia revisión bibliográfica, que se ha complementado con estimaciones propias para crear una base de datos coherente que incluye toda la energía directa e indirecta asociada a los principales insumos agrícolas con el máximo nivel de desagregación posible. Estos insumos incluyen mano de obra, vectores energéticos como combustibles y electricidad, materiales, maquinaria, fertilizantes y pesticidas de síntesis, insumos orgánicos, material de propagación, insumos asociados al regadío, edificaciones, invernaderos, transporte y servicios no materiales. Para cada insumo se describe su evolución histórica desde la perspectiva energética, las metodologías más comúnmente empleadas en la literatura para el cálculo de su energía asociada, y se proporcionan series temporales sobre la evolución de esta energía. Las series temporales incluyen todo el siglo XX y la primera década del siglo XXI, y están expresadas en cortes decenales. Los valores ofrecidos son promedios globales o referidos a las principales regiones productoras. Los resultados muestran los grandes cambios que han ocurrido en la eficiencia energética de la producción de insumos agrícolas, subrayando la necesidad de emplear coeficientes dinámicos en el análisis energético de la evolución histórica de los sistemas agrícolas.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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 itClassification
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".