Adaptación y rendimiento de variedades de chile nativas de Guatemala en un sistema acuapónico con tilapia nilótica
Bibliographic record
Abstract
La acuaponía es un sistema de producción de alimentos que combina el cultivo de peces con el de plantas. Este sistema usando variedades de chile nativos de Guatemala puede ser una opción interesante para contribuir a la seguridad alimentaria. Se determinó la adaptación, el crecimiento y el rendimiento de ocho variedades en un sistema acuapónico. Se utilizaron seis módulos acuapónicos con capacidad de 80 plantas y 28 organismos de tilapia nilótica (Oreochromis niloticus) cada uno. Se incluyeron en el estudio, plantas de chile de caballo (Capsicum pubescens), chiltepe (C. annuum), chocolate (C. annuum), cobanero (C. annuum), diente de perro (C. frutescens), guaque (C. annuum), morrón (C. annuum) y serrano (C. annuum), con una evaluación de 120 días. Se registró la supervivencia, la longitud de la planta, el peso, el rendimiento de los frutos y la biomasa de los peces al inicio y al final del periodo experimental. Las ocho variedades de chile se adaptaron a los módulos acuapónicos experimentales. Las longitudes promedios de las plantas no fueron diferentes entre variedades (p = .1242). Los rendimientos de frutos por variedad fueron diferentes (p = .00001). La variedad con mayor rendimiento fue el chile morrón, seguida del chile guaque y el chile chocolate. La biomasa promedio de los peces por tanque fue de 1,690.5 ± 128.6 g. Los resultados sugieren que se pueden producir diversos chiles nativos en un sistema acuapónico combinado con tilapia nilótica.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".