Conocimientos, actitudes y práctica del uso y manejo de Plaguicidas por pequeños productores de los Municipios de Chinandega, en el período Septiembre-Octubre del 2006
Bibliographic record
Abstract
Debido al uso irracional de plaguicidas por los agricultores para el control de las plagas, se realizó un estudio descriptivo sobre “Conocimientos, Actitudes y Prácticas del uso y manejo de plaguicidas” en pequeños productores en municipios del Departamento de Chinandega. Se encuestaron 190 agricultores; la recolección de datos, se realizó aplicando un cuestionario. La mayoría de los encuestados, fueron mayores de 45 años, con estudios primarios, trabajan por cuenta propia; con más de 20 años de experiencia y refieren han recibido muy pocas capacitaciones. Los plaguicidas más conocidos son Gramoxone, 2,4-D, y Lorsban; el 78% conoce los síntomas de una intoxicación, el 66% se informa de la peligrosidad por medio de las instrucciones de la etiqueta, sin embargo, el 91% desconoce el significado de los pictogramas. La falta de dinero, es la principal razón por la que no usan el equipo de protección, sin embargo, reconocen situaciones de peligro para intoxicarse. La vestimenta que utilizan cuando aplican plaguicida, es camisa manga larga, pantalón largo, gorra y botas de hule. Se identifica la necesidad de ampliar la cobertura de capacitaciones a los agricultores, e incluir contenidos de promoción de alternativas al uso de plaguicida.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".