Condiciones poblacionales y alimenticias de colonias de abejas melíferas (Apis mellifera) en tres regiones del altiplano semiárido de México
Bibliographic record
Abstract
Se estimó la población de abejas, áreas con cría, miel y polen en 150 colonias de abejas melíferas (Apis mellifera) establecidas en las regiones semiseca templada, subhúmeda templada y semiseca semicálida de Zacatecas, México, durante las épocas de primavera y otoño. Las colonias de la región semiseca semicálida tuvieron significativamente más abejas y cría en otoño que las colonias de las otras regiones (P<0.001). En primavera, la población de abejas en las colonias de las regiones semiseca templada y semiseca semicálida fue similar, y significativamente mayor que en la región subhúmeda templada (P<0.01). Se registró menos miel y más polen almacenados en otoño en colonias de la región semiseca semicálida que en las otras regiones (P<0.001). En primavera, el área de polen almacenado en colonias de la región semiseca templada fue significativamente mayor que en las otras regiones (P<0.0001). La población de abejas y áreas de cría de las colonias en otoño, se correlacionaron positivamente con la población de abejas, áreas de cría y miel de la primavera (P<0.001). En otoño, la región semiseca semicálida tuvo mejores condiciones para el desarrollo y reproducción de colonias que las otras regiones. Sin embargo, el tamaño poblacional de las colonias estudiadas (21,000 a 35,000 abejas/colmena) no es considerado óptimo (>50,000), por lo que se sugiere que previo a floraciones se implementen estrategias tendientes a incrementar la población y reservas de alimento que contribuyan a la sobrevivencia de las colonias en el invierno y a mejorar su productividad.
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".