Bibliographic record
Abstract
El centro andino para la gestión y uso de agua (Centro AGUA) es un centro de investigación y desarrollo de capacidades perteneciente a la facultada de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y forestales “Martin Cárdenas” de la universidad Mayor de San Simón UMSS y la universidad de San Francisco Xavier de Sucre en cooperación con la universidad de Calgary de Canadá. Viene trabajando en el proyecto de “Empoderamiento de actores locales para el manejo sostenible de aguas subterráneas”, esta orientados al uso eficiente del recurso agua dentro el Municipio de Cliza, buscando estrategias de la innovación tecnológica en el tema riego agrícola es por tanto que se elabora este cuadernillo de apoyo a los agricultores de la zona. El presente cuadernillo “Manejo del riego por aspersión en Valles” ha sido elaborado para que los usuarios del sistema de riego por aspersión, conozcan y entiendan los componentes del sistema, cómo funciona el sistema y cuáles son las implicaciones que presenta el manejo de este método de riego. Esperando que este material sea de mucha utilidad, en el afán de que la gente relacionado con estés tema pueda utilizar el material y conocer el sistema de riego por aspersión en valles.
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 | 0.002 | 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) | 0.002 | 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".