Evaluacion del programa PROAGRO productivo en comunidades rurales de la sierra norte de Puebla
Bibliographic record
Abstract
En México, el programa PROCAMPO inició su operación en el año 1994 como parte del esquema de apoyo directo a la agricultura en al marco del Tratado de Libre Comercio de América del Norte firmado por México, Estados Unidos y Canadá (TLCAN). Desde su inicio el programa tuvo como objetivo apoyar mediante transferencias directas a los ingresos de los (as) productores (as) agrícolas en sustitución de los subsidios a los insumos y servicios del sector agropecuario. En el año 2014, se cambió su denominación a programa PROAGRO Productivo. Esta investigación tuvo como objetivo evaluar la operación del programa para conocer su impacto en la productividad agrícola entre los pequeños productores del municipio de Zacatlán, Sierra Norte de Puebla. En la investigación se usó la técnica de la encuesta y el muestreo simple aleatorio (n= 84) usando como marco de muestreo el listado de los (as) benef iciarios (as) del programa PROAGRO Productivo del año 2014, y también se tomó una muestra de 28 productores (as) no benef iciarios (as) del programa. Se encontró que 98.8% de los (as) benef iciarios (as) opinó que el apoyo del PROAGRO Productivo en año 2014 llegó tardíamente y éste solo cubrió 13% de los costos de producción del maíz. No se encontró diferencias en los rendimientos de maíz entre beneficiarios (as) y no beneficiarios (as) del programa, así que el programa no cumplió con el objetivo de incrementar la productividad.
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 | 0.003 | 0.004 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".