Control biológico de enfermedades de plantas en Argentina
Bibliographic record
Abstract
Este capítulo recopila investigaciones con organismos benéficos, enmiendas orgánicas, extractos o preparados de origen natural, solarización, abonos verdes, quitosano, micorrizas, esterilización reductora y biofumigación. Las experiencias se agruparon por producción agrícola, en orden cronológico, por grupo o tema de trabajo. Se agrega información sobre la reglamentación para la inscripción de productos biológicos y los formulados registrados. \nLos primeros estudios sobre el tema fueron iniciados a mediados del siglo XX (Irma Martinengo de Mitidieri, comunicación personal) por el Ing. Agr. Juan B. Marchionatto, quien fuera profesor de Fitopatología en las Facultades de Agronomía de la Universidad de La Plata y de Agronomía y Veterinaria de la Universidad de Buenos Aires. \nEl primer curso de posgrado “Control Biológico de Enfermedades de las Plantas” fue dictado en Buenos Aires en 1996 por el Dr. John Sutton (University of Guelph, Canada) quien transmitió su entusiasmo a numerosos investigadores. \nEn 1997, a propuesta de los Dres. Eduardo Wright y Laura Gasoni, el Dr. Enrique Monte Vazquez (Universidad de Salamanca, España) dictó en la Escuela para Graduados de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires por primera vez el curso de posgrado denominado “Control Biológico: Principios Generales y Aplicación de Biofungicidas en la Agricultura”. El curso se repitió nueve veces, en colaboración con IMYZA-INTA Castelar, últimamente con la participación de la Dra. Rosa Hermosa (Universidad de Salamanca). \nEn 1998 se realizó en Buenos Aires el 1º Congreso Argentino de Control Biológico de Enfermedades de las Plantas; presidido por la Dra. Laura Gasoni (INTA), con los Dres. John Sutton y Enrique Monte Vázquez como Vicepresidentes y Eduardo Wright como Secretario General. Lamentablemente ese 1º congreso no tuvo continuidad. Posteriormente, en el año 2000, un pequeño comité conformado por los Dres Daniel Cabral, Silvia Lopez, Eduardo Wright y Marta Rivera organizó el 5th International PGPR Workshop, presidido por los Dres. Laura Gasoni (INTA) y Joseph Kloepper (Auburn University, USA), en \nVilla Carlos Paz, Córdoba. En la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires, los Dres. Wright y Rivera dictan anualmente un curso de grado específico desde el año 2004. Hasta el momento, no se han publicado libros sobre esta temática, sólo recopilaciones de trabajos realizados. \nLa Figura 1 muestra un mapa de la República Argentina (Presidencia de la Nación 2012) que facilita la ubicación de las zonas en las que se desarrolló la investigación.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".