Ventajas y desventajas de la certificación con sellos de calidad para la producción café. Caso de estudio San Francisco, Cundinamarca
Bibliographic record
Abstract
En este trabajo de grado cuyo objetivo principal es Identificar, conocer y estudiar diferentes Sellos de Certificación y códigos de conducta en Fincas Cafeteras que actualmente se manejan en el País y tomando como un caso práctico de certificación una finca del municipio de San Francisco – Cundinamarca con el sello Rain Forest Alliance.Se realizó consulta literaria, de diferentes fuentes, y entidades privadas, para obtener información verídica y confiable. Este trabajo consta de la parte teórica en cuanto a los Sellos de Certificación y códigos de conducta seguido de lo relacionado con el diseño metodológico que se llevó a cabo para realizar este trabajo y por último el desarrollo del caso práctico para la obtención del sello de certificación, junto con el trabajo de campo llevado a cabo para los 18 caficultores en total 9 certificados y 9 no certificados que gracias a la colaboración de la Federación Nacional de Cafeteros, sirvió como interlocutor inicial entre el investigador, los productores y sus familias.Por lo anterior y como resultado final, con la valoración de ciertos indicadores temáticos se pudo establecer las fortalezas y debilidades de las fincas visitadas en el municipio ya que todas tienen incidencia en los siguientes aspectos: económico, social, ambiental.Palabras claves: Certificación, Sellos de Calidad, Producción de Café
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; 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".