Plagas entomológicas en cultivos de espárrago (Asparagus officinalis L.) en el Perú: identificación taxonómica mediante morfología y el código de barras de ADN
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Identifica insectos plaga del espárrago mediante morfología y código de barras de ADN. Para la recolecta de insectos se colocó una trampa de luz, bandejas amarillas y se realizó búsqueda directa en los campos de espárrago. Luego, las muestras fueron procesadas en el laboratorio e identificadas previamente con morfología y la caracterización molecular fue realizada en el Instituto de Biodiversidad de Ontario (BIO); posteriormente las secuencias fueron identificadas en el BOLD System. Se identificaron morfológicamente 13 especies de adultos a partir de 111 especímenes correspondientes a nueve especies de Lepidoptera (Noctuidae y Pyralidae) y cuatro especies de Scarabaeidae (Coleoptera). Las identificaciones de las secuencias de ADN fueron exitosas para el orden Lepidoptera, coincidiendo con siete especies identificadas morfológicamente y representando el 77,7% de éxito. Para Coleoptera no se obtuvieron coincidencias. Por lo tanto, el sistema de código de barras de ADN es una herramienta que permite asignar secuencias solo cuando previamente exista una biblioteca de referencia con la cual se pueda comparar.
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.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it