PLAGUICIDAS AGRICOLAS: UN MARCO DE REFERENCIA PARA EVALUAR RIESGOS A LA SALUD EN COMUNIDADES RURALES EN EL ESTADO DE SONORA, MÉXICO
Bibliographic record
Abstract
En diferentes proyectos realizados en Sonora, México, se comprobó la presencia de contaminación por agroquímicos en trabajadores y habitantes de localidades rurales aledañas a campos de cultivo.Para evaluar el peligro que representa para la salud de los habitantes la exposición pasiva de dichos compuestos, se requiere información confiable y actualizada sobre cultivos sembrados y plagas, así como cantidades, dosis y formas de aplicación de los plaguicidas utilizados, especialmente aquellos con potencial de riesgo para la salud.En este trabajo se propone un marco de referencia que permita identificar la información con que se cuenta a nivel local, como lo es el Distrito de Desarrollo Rural (DDR) 144-Hermosillo sobre cultivos y sus plagas, además de la intensidad y frecuencia de aplicación de plaguicidas por aspersión.En el periodo 2010 a 2014, nueve cultivos ocupaban el 80 % de la superficie sembrada en el DDR 144 Hermosillo y podían emplear 24 productos agroquímicos aplicados por aspersión.De éstos, los insecticidas organofosforados y herbicidas llegan a aplicarse de 16 a 211 t en 72 500 ha en una temporada, varios de estos plaguicidas son moderadamente persistentes en el ambiente y se consideran con efectos adversos a la salud por organizaciones nacionales e internacionales.Se concluye que en los predios agrícolas se asperjan suficientes cantidades de plaguicidas peligrosos, que pueden afectar la salud de los habitantes de localidades cercanas.
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 | 0.004 | 0.002 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".