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Record W2909362002 · doi:10.22319/rmcp.v10i1.4387

Condiciones poblacionales y alimenticias de colonias de abejas melíferas (Apis mellifera) en tres regiones del altiplano semiárido de México

2019· article· es· W2909362002 on OpenAlexaff
Carlos Aurelio Medina-Flores, Ernesto Guzmán‐Novoa, Jairo Iván Aguilera-Soto, Marco Antonio López-Carlos, Sergio Ernesto Medina–Cuéllar

Bibliographic record

VenueRevista Mexicana de Ciencias Pecuarias · 2019
Typearticle
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicInsect and Pesticide Research
Canadian institutionsUniversity of Guelph
Fundersnot available
KeywordsLIDAMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.290
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations8
Published2019
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