EVALUACIÓN DE TEMPERATURA EN CULTIVO INTENSIVO DEL Litopenaeus vannamei EMPLEANDO RAZONAMIENTO DIFUSO
Bibliographic record
Abstract
Los organismos acuáticos son susceptibles de sufrir estrés cuando las condiciones ecológicas no son las adecuadas. La temperatura del agua es un parámetro de gran importancia debido a que afecta a las reacciones bioquímicas y fisiológicas en los organismos acuáticos. Asimismo, influye considerablemente en la concentración de oxígeno disuelto, por lo que resulta necesario evaluar y supervisar este parámetro. En este trabajo, se presenta un modelo computacional para la evaluación de la temperatura del agua en estanques de cultivo intensivo de camarón blanco Litopenaeus vannamei, mediante el estudio de 3 factores fundamentales: la temperatura promedio, la variación de amplitud y la duración de los cambios de temperatura. Mediante un sistema de razonamiento difuso, de evalúa cada factor por medio de reglas establecidas, obteniendo un indicador del impacto de la temperatura sobre el hábitat del camarón en cultivo. Los resultados se compararon contra los índices de calidad del agua de la U.S. National Sanitation Foundation (NSF) y de la Canadian Council of Minister of Environment (CCME), los índices más comúnmente usados. Se muestra un mejor comportamiento en la evaluación diurna de la temperatura, la cual penaliza de una manera más adecuada los cambios abruptos de temperatura, lo cual no es considerado por los otros índices.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 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".