Explotación lechera y productividad: Tendencias Mundiales
Bibliographic record
Abstract
"La globalización económica permite explicar la transformación vertiginosa de la industria láctea en mundial. La velocidad de generación de innovaciones tecnológicas, la rapidez con que son incorporadas a los procesos productivos industriales, implica estudiar su viabilidad en términos globales. En los últimos años Brasil, Nueva Zelanda y Australia han mostrado un gran crecimiento por elementos diversos. En el primer caso la liberación del precio, la centralización de la producción y el incremento en la productividad son las causas. En el caso de Nueva Zelanda el buen clima se ha reflejado en la producción forrajera y en consecuencia en la lechera. En Australia el repoblamiento ganadero y el incremento en rendimiento explican lo sobresaliente de su producción. En América del Norte destacan Canadá con dos provincias, Québec y Ontario, que han concentrado el inventario, la producción y mejorado los rendimientos. Lo mismo sucede en EEUU, cuyos principales estados productores (California, Minnesota, Nueva York, Pensilvania y Wisconsin, producen la mitad de la oferta nacional. Se concluye que la alta sensibilidad del subsector lácteo permite responder en tiempos muy cortos a los estímulos en políticas agrícolas, condiciones climáticas así como establecimiento de precios."
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".