Caracterización biofisica y socioeconómica de losproductores de maíz criollo (zea mays l.) en algunosmunicipios de La Libertad y Chalatenango
Bibliographic record
Abstract
La variabilidad genetica del maiz constituye una riqueza potencial que puede ser de estimable valor estrategico nacional, siendo especificamente en las variedades criollas donde existe la mayor diversidad genetica. Con la aplicacion de nuevas tecnologias en este cultivo, a traves del uso de maices hibridos, con alto contenido proteico (QPM) y geneticamente modificados (OGM); sin tomar las medidas precautorias a nivel nacional en lo referente a la proteccion de la variabilidad genetica de los maices criollos y sus parientes silvestres por los posibles efectos del fenomeno ocasionado por el flujo genico, podrian provocar la perdida de la variabilidad genetica; afectando la seguridad alimentaria, social, ambiental y economica de los productores agricolas asi como tambien de los componentes del ecosistema. Por ello se estudio las condiciones biofisicas y socioeconomicas de los productores de maiz criollo, como: Agrologia, Geologia, Pedologia, Uso de Suelo y Zonas de Vida; ubicacion de parcelas, cultivos que siembran y caracteristicas de aspectos sociales, economico y ambientales. El estudio se realizo en 6 municipios del departamento de La Libertad: Nueva San Salvador, Zaragoza, La Libertad, Chiltiupan, Tamanique, Comasagua. Y 3 municipios de Chalatenango: San Antonio Los Ranchos, Chalatenango, y San Isidro Labrador. El estudio de campo se realizo en la epoca lluviosa (Mayo-Agosto) de 2005. Para la caracterizacion biofisica de las areas productivas, se georeferenciaron las parcelas de maiz y se encuestaron a los productores, donde se recopilo informacion para caracterizarlos socioeconomicamente. Con los datos obtenidos de las encuestas se tipifico a los agricultores como hombres y mujeres de escasos recursos, propietarios de areas productivas pequenas en las que cultivan maiz, frijol y sorgo; para consumo familiar. Solo un grupo de ellos comercializan sus productos, debido a las condiciones economicas favorables y la diversificacion de cultivos como frutales, hortalizas, entre otros. Segun resultados biofisicos se obtuvieron mapas: Geologicos, Agrologicos, Hidrologicos, Pedologicos, Zonas de Vida y Uso de suelo 2002; correspondiente a la zona en estudio, donde se muestra que el 90% de los agricultores de maiz criollo estan cultivando este rubro en zonas de laderas no aptas para cultivos; para cultivar esta area se requieren obras de conservacion de altos costos; solo un 10% tienen sus parcelas en zonas productivas y con buenas pendientes, el cual les permite realizar un mejor manejo de las mismas.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 teacher head, 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".