Prácticas sobre la gestión de residuos orgánicos e inorgánicos procedentes de la agricultura: el proyecto Recicland
Bibliographic record
Abstract
La agricultura protegida que se desarrolla principalmente en el litoral oriental andaluz es una actividad de gran importancia económica y social para Andalucía. Sin embargo, el crecimiento exponencial de la superficie de invernadero ha dado lugar a un incremento del volumen de residuos agrarios. Además, este sistema agrícola está evolucionando hacia nuevas técnicas de cultivo que implican, no sólo la generación de residuos, sino también una mayor diversificación que hace más complicada su gestión. El principal problema para la gestión de estos residuos agrarios no está sólo en su dispersión geográfica, sino también en su estacionalidad, ya que se genera gran cantidad en determinados periodos anuales, coincidiendo con la finalización de las campañas agrícolas. Por este motivo, la capacidad máxima de recogida y almacenamiento y el proceso de gestión están condicionados por el volumen generado al finalizar los ciclos de cultivo. En este contexto, surge el proyecto RECICLAND que pretende palear dichos problemas y contribuir a la gestión sostenible de los residuos generados en los procesos productivos. Concretamente, el objetivo general de este proyecto es desarrollar actividades demostrativas piloto, informando de modo práctico sobre diferentes técnicas para la gestión específica de residuos inorgánicos y restos vegetales. Para ello, se ha establecido un área de reciclaje, junto con actividades de transferencia (jornadas prácticas, visitas, vídeos demostrativos y publicaciones) en el Centro IFAPA La Mojonera (Almería).
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".