COLZA: UN CULTIVO CON HISTORIA EN LA FAUBA
Bibliographic record
Abstract
El cultivo de colza (Brassica napus L.) tiene una larga tradición en países de Asia y norte de Europa, siendo China, India, Alemania y Francia los principales países productores. En América, tuvo gran desarrollo particularmente en Canadá, siendo el principal exportador mundial de colza y los creadores del nombre canola (Canadian oillowacid). En la Argentina el cultivo se conoce desde antes de la Segunda Guerra Mundial y con el transcurso de los años ha ido creciendo como cultivo invernal alternativo en diferentes áreas de la Región Pampeana. En la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires (FAUBA), su estudio se inició en la década del ?70 en las Cátedras Cultivos Industriales y Climatología Agrícola, donde se realizaron estudios pioneros de zonificación, aptitud climática en Argentina y ecofisiología del cultivo. En esta misma facultad, y con la incorporación de docentes-investigadores de las Cátedras de Cerealicultura, Producción Vegetal, Botánica Agrícola, Fisiología Vegetal, Sanidad Vegetal y Fertilidad y Fertilizantes, entre otros, se continúan y profundizan estudios sobre ecofisiología y manejo del cultivo, abordando aspectos novedosos relacionados con la generación del rendimiento, la calidad de grano y los beneficios del cultivo para la intensificación agrícola.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".