Caracterización de las propiedades físicas del suelo en una finca cafetalera con manejo agroecológico caso finca La Esperanza en el departamento de Santa Ana
Bibliographic record
Abstract
La investigación se desarrolló en una finca cafetalera con manejo agroecológico en el departamento de Santa Ana. Con el objetivo de caracterizar las propiedades físicas del suelo \nevaluando sus propiedades y relacionarlas, con el manejo agroecológico como un indicador relevante en el comportamiento potencial de la producción de la finca. Se han extraído muestra de suelo y analizadas por diferentes métodos de campo y laboratorio las muestras en campo fueron analizadas con equipo de alta tecnología, como el permeámetro de guelph, penetrometro y GPS. Con el fin de poder obtener datos que posean un nivel alto de veracidad y las muestras que no se pudieron analizar en campo, fueron llevadas al laboratorio de suelos de la facultad de ciencias agronómicas de la Universidad de El Salvador. En donde se realizaron análisis para determinar el tipo de textura del suelo, densidad aparente, densidad real, porosidad y color de suelo. Con los resultados obtenidos de campo y laboratorio se realizó el análisis de interpretación para dar las recomendaciones necesarias con el fin de que la finca agroecológica sea más productiva
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.003 | 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".