Recurso genético y propagación
Bibliographic record
Abstract
Las especies del género Mangifera tienen su centro de diversidad y origen en el Sudeste Asiático, una región que ha experimentado un gran desarrollo económico en los últimos años.Extensas áreas boscosas han sido deforestadas total o parcialmente para expandir la agricultura o para la explotación de maderas duras tropicales con fines de exportación.La distribución de cultivos de mango fuera de sus centros de cultivos se puede atribuir principalmente a tres eventos históricos: 1) el movimiento de variedades indias (monoembriónicas) a lo largo de las rutas comerciales de los portugueses a África y Suramérica; 2) la propagación de las variedades del Sudeste Asiático (poliembriónicas), a través del océano Pacífico, a Centro y Suramérica por los españoles, y 3) la identificación de cultivares mejorados de mango, inicialmente en Florida y luego en otras nuevas áreas productoras de mango, como resultado de polinización entre germoplasmas de mango locales (Mukherjee & Litz, 2009).Sobre este último evento histórico, se puede decir que el mejoramiento genético del cultivo hasta ahora ha dependido de la utilización de la variabilidad genética encontrada en una sola especie (Mangifera indica).Por su parte, Mukherjee et al. (1965) mencionan que se debe idear una estrategia de muestreo in situ con el fin de satisfacer las necesidades urgentes de la
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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".