Evaluación del grado de cumplimiento de la norma para ganaderia sostenible en diferentes tipologias de fincas en los municipios de paiwas y rio blanco, nicaragua
Bibliographic record
Abstract
Con la finalidad de evaluar el grado de cumplimiento de la Norma para Sistemas Sostenibles de Producción Ganadera en diferentes tipologías de productores de Río Blanco, Nicaragua, se realizó una encuesta semiestructurada a 63 fincas de un total de 288 fincas que entregan la leche a Prolacsa, mediante esta encuesta se obtuvo información general de la finca, datos socioeconómicos y datos técnicos de la finca, con lo cual se realizó un análisis de conglomerados utilizando tres variables: área de la finca, producción, y hato ganadero. Como resultado de este análisis de conglomerados se obtuvo fincas pequeñas, medianas; y grandes, estadísticamente diferentes (p<0,0001). Seguido de la tipificación, se trabajó con 7 fincas de cada conglomerado a las que se evaluó el cumplimiento de los 5 principios de la norma con sus respectivos criterios mediante observación directa en campo. Los resultados mostraron que no existe diferencia significativa entre los diferentes grados de cumplimiento de la tipología de fincas (p=0,2924). Sin embargo, las fincas pequeñas y medianas presentan mayor cumplimiento de criterios relacionados a la conservación de los recursos naturales, lo que las convierte en fincas más sostenibles y con mayor potencial para acceder al sistema de certificación de la Red de Agricultura Sostenible.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".