Caracterización de la actividad apícola en los principales municipios productores de miel en Campeche, México
Bibliographic record
Abstract
En México, la apicultura es una de las principales actividades del sector agropecuario debido a su producción de miel de alta calidad la cual es apreciada en diversos países de Europa.Esta actividad es practicada por más de 40000 productores, que cuentan con alrededor de dos millones de colmenas en apiarios distribuidos en las cinco regiones apícolas a nivel nacional (Norte, Centro y Altiplano, Pacífico, Golfo y Península de Yucatán).La península de Yucatán incluye los estados de Campeche, Yucatán y Quintana Roo, considerada como la región más importante debido a que destina cerca del 95 % de la producción de miel al mercado internacional.La región concentra del 30 al 35 % del total de las colonias de abejas a nivel nacional y es considerada como una actividad secundaria.Con la finalidad de caracterizar la actividad apícola en Campeche (en municipios de Campeche, Champotón y Hopelchén), se aplicaron encuestas a 120 productores de julio a diciembre del 2016.La edad promedio de los apicultores fue de 57 años, con un promedio de 2.27 apiarios por productor, con 20.6 colmenas por apiario.Los apicultores dedican dos días a la semana a esta actividad y realizan en promedio 3.67 cosechas por año.Con base en lo anterior, se recomienda fomentar el relevo generacional en la actividad apícola, que se enfoque en jóvenes apicultores.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".