Estado agroecológico del sistema de producción maíz (Zea mays) en seis fincas de la comarca Cruz Verde, San Carlos, Río San Juan, noviembre 2018 a enero 2019
Bibliographic record
Abstract
El presente diagnostico agroecológico se realizó en la comarca Cruz Verde ubicada en el municipio de San Carlos departamento de Rio San Juan, evaluando el estado actual del agrosistema (suelo, manejo agronómico y dinámica poblacional de plagas) y aspectos socioeconómicos (flujo de comercialización y fortalecimiento de capacidades), para este estudio se tomó una muestra de 25% (seis) de veinticuatro productores que eran capacitados por parte del proyecto Fortalecimiento de capacidades de gestión y técnicas productivas para el desarrollo de seis municipios del departamento de Río San Juan UNA-CNU cuyo único requisito era tener una parcela de maíz. Los resultados variaron entre todos los productores, ejemplo: 66.7% tenía Ph óptimo para sembrar maíz y 33.3% Ph alcalino, 100% alta disponibilidad de macronutrientes, disponibilidades de micronutrientes baja, media y alta con 33.3% respectivamente, 100% de suelos pesados arcillosos, pendientes entre ondulada, quebrada y optima con 33.3% respectivamente, 83.3% con porcentaje de MO media y 16.7% MO optima, presencia de macroorganismos en el 100% de las fincas. En cuanto al manejo agronómico 100% utilizaba espeque para sembrar, 83.3% usó maíz blanco y 16.7% usó maíz amarillo, 66.7% adquirió la semilla de cosecha anterior y 33.3 la compró, para el 100% la limpieza del terreno se hace manual y química, densidades de siembra difieren de las recomendadas y en el 100% son diferentes, 83.3% fertiliza dos veces en todo el ciclo y 16.7% solo una vez, los insumos más utilizados son urea, 15-15-15 y amoniaco, los rendimientos difieren entre sí para el 100% de las fincas, la dinámica de insectos es de 100% con presencia de plagas importantes y también benéficos, las malezas son controladas hasta etapas que no puede ocasionarle tanto daño al cultivo esto para 83.3% de las fincas el otro 16.7 no controlo debidamente las malezas, la cosecha se comercializa por medio de intermediarios y se vende en mazorca, todos los productores fueron capacitados por el proyecto en temas de importancia agronómica. Todos estos resultados son la pauta para brindar recomendaciones a los productores para mejorar sus unidades productivas y su producción.
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 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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".