Evaluación de la huella hídrica y el efecto de los factores tecnológicos de la producción y procesamiento de café oro
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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 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".