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Record W7028497998

Evaluación de la huella hídrica y el efecto de los factores tecnológicos de la producción y procesamiento de café oro

2018· dissertation· es· W7028497998 on OpenAlex

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.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueInstitutional Repository of the University of El Salvador (University of El Salvador) · 2018
Typedissertation
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicHorticultural and Viticultural Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFree accessLineaAtmosphere (unit)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Evaluación de la Huella Hídrica y el Efecto de los Factores Tecnológicos de la Producción y Procesamiento De Café Oro se llevó a cabo en la Asociación Cooperativa de Producción Agropecuaria San Isidro Atáisi ubicada en municipio de Izalco, departamento de Sonsonate y en la Cooperativa Cafetalera Los Pinos ubicada en El Congo Santa Ana, en el periodo de junio a diciembre 2017. La Huella Hídrica (HH), es un indicador que define el volumen total de agua dulce usado para producir los bienes y servicios de una empresa, o consumidos por un individuo o comunidad, la Huella Hídrica tiene tres componentes: Huella Hídrica verde, azul y gris, la Huella Hídrica verde es el consumo de los recursos de agua provenientes de la lluvia almacenada en el suelo, la Huella Hídrica azul es consumo de los recursos de aguas superficiales y subterráneas a lo largo de la cadena de producción que no retorna al sistema, y la Huella Hídrica gris es el volumen de agua dulce que se requiere para asimilar la carga de contaminantes basados en las normas vigentes de calidad del agua. Se empleó una metodología de carácter cuantitativo y cualitativo, que se encuentra dividida en metodología de campo, laboratorio, gabinete y metodología estadística. La metodología de campo, consistió en un diagnóstico, realizando visitas de observación y toma de datos una vez por semana para conocer la cantidad de agua utilizada en cada etapa de la producción y el proceso. Pruebas de campo que incluyó infiltración por los métodos cilindro infiltrómetro, permeámetro de Guelph y muestreo de suelos, toda la información recolectada fue procesada en la hoja de cálculo de Excel. La metodología de laboratorio comprendió la ejecución de análisis y pruebas que incluyeron capacidad de campo y punto de marchitez permanente por el método de olla de presión, densidad aparente por cilindro de volumen conocido, textura del suelo por Bouyoucos muestreo y análisis de aguas residuales. La metodología de Gabinete consto de la recolección y procesamiento de datos obtenidos de cada una de las Cooperativas por medio de archivos. Finalmente, en la metodología estadística se elaboró una hoja de cálculo de Excel en la cual se determinó la Huella Hídrica verde, azul y gris, en donde se obtuvo como resultado en la Cooperativa San Isidro Atáisi 2762 m3/qq, 0.002 m3/qq, 227.25 m3/qq y para la Cooperativa Los Pinos el 3749 m3/qq, 0.023 m3/qq, 740.83 m3/qq en el orden respectivo. Siendo la Huella Hídrica verde la más representativa para las dos Cooperativas con un 92.40% para la Cooperativa San Isidro Atáisi y un 83.50% para la Cooperativa Los Pinos. Palabras claves: Huella Hídrica, Huella Hídrica verde, Huella Hídrica azul, Huella Hídrica gris, consumo de agua, aguas residuales.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.833
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it