Varroosis en abejas melíferas en diferentes condiciones ambientales y regionales de Jalisco, México
Bibliographic record
Abstract
El objetivo fue determinar la prevalencia de Varroa destructor, el grado de infestación del ácaro y la relación del parásito con variables geográficas y climáticas en 369 colonias de abejas Apis mellifera de nueve municipios de zonas templadas y cálidas del estado de Jalisco, México. Se encontró una prevalencia promedio de 88% y nivel de infestación de 5.2% del parásito, con diferencias significativas entre municipios para estos parámetros (p < 0.05), pero sin diferencias entre zonas climáticas. La prevalencia de V. destructor fue alta en algunos municipios, con el promedio de muestras positivas del 100% y porcentajes de infestación de más del 8%. El nivel promedio de infestación del 5.2% fue similar al que recomienda la SAGARPA como tolerable en México (5%), sin embargo, más de la tercera parte de la colonias rebasaban estos niveles y algunas tenían más de 35% de infestación. Los factores climáticos analizados y la altura sobre el nivel del mar no tu- vieron una relación significativa con la prevalencia y niveles de parasitismo de V. destructor. Esto se puede deber a la alta variabilidad de los datos, lo que sugiere que otros factores influencian en mayor medida la prevalencia y grado de infestación de las colonias de abejas dentro de cada región geográfica. Debido a la alta prevalencia de V. destructor se debe considerar realizar estudios posteriores para determinar cuáles son las causas de estos hallazgos, a fin de que se tomen medidas para su control.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".