Condiciones para la certificación de la producción de chile jalapeño del sur de quintana roo, México
Bibliographic record
Abstract
La producción de chile jalapeño en Quintana Roo ha bajado de tal forma que en 2022 se tuvo únicamente 2,536 toneladas en 265 hectáreas cuando llegó a ser de 26,287 toneladas en 5,331 hectáreas durante 1992. Los rendimientos son bajos, la producción presenta una amplia variación en la forma del fruto y la clasificación por tamaño es de frutos medianos y chicos. Estas características del fruto no ha sido una restricción para la comercialización porque la mayoría de la producción se destina al procesamiento. El mejoramiento de la tecnología de producción puede incrementar la productividad y la calidad de fruto con lo que se posibilita el acceso a otros mercados como el mercado de exportación de producto fresco. El objetivo es hacer una revisión de los requisitos de los estándares de certificación para determinar si con las condiciones actuales del sistema de producción de chile jalapeño en Quintana Roo es factible lograr la certificación para acceder a mercados internacionales. La certificación de la producción de chile jalapeño y la exportación de fruto producido en Quintana Roo son actividades posibles, pero no con las condiciones de cultivo actuales. Es necesario hacer modificaciones en el sistema de producción, como el cambio de variedades y el empleo de riego. Se sugiere incrementar la superficie cultivada por productor y/o agrupar a varios productores para tener mayor volumen de producción y compartir infraestructura referente a las instalaciones que facilitarán la obtención de la certificación. El proceso de certificación es una tarea complicada ya que son muchos los requisitos técnicos, el apoyo en la capacitación de la tecnología de producción y en los temas de inocuidad, cobran ahora mucha más importancia.
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 | 0.002 | 0.002 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".