Desafiando la tradición de país harinero: Una mirada económica de la actividad pesquera de Piura, Perú
Bibliographic record
Abstract
Piura es una región del norte de Perú que destaca por su pesca artesanal, su industria procesadora y exportadora de productos para consumo humano directo (CHD) y su gastronomía marina. Usando información primaria y secundaria, se caracterizó la cadena de valor de la actividad pesquera regional durante el 2014 y se estimaron indicadores de producción, valor agregado (VA) y empleo. El desembarque de Piura fue de 732.000 t y generó U$D 1.771 millones en ingresos, U$D 700 millones de valor agregado y 49.000 empleos. Las capturas fueron destinadas principalmente a: (1) la elaboración industrial y exportación de productos de CHD, preferentemente suministrados por la pesca artesanal (82% del desembarque, 59% del VA y 46% del empleo), y (2) el suministro de recursos frescos para el consumo doméstico (13% del desembarque, 37% del VA y 52% del empleo). Esta región no sigue el patrón nacional, caracterizado por una gran extracción industrial de anchoveta para la producción y exportación de harina y aceite de pescado (CHI). Finalmente, dado que está extensamente documentado que la pesca artesanal aún tiene una amplia agenda de pendientes para lograr la sostenibilidad y que hay que prever escenarios climáticos futuros que puedan impactar la productividad pesquera, se recomienda desarrollar una gobernanza más sólida y participativa que ayude a prevenir posibles colapsos y fomente la competitividad de las actividades económicas aquí descritas.
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 | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".