Estado actual de la Gestión Integrada de las Plagas y Enfermedades en melocotoneros, perales y cítricos en Argentina, Brasil, Chile, España, Portugal y Uruguay
Bibliographic record
Abstract
La Gestión Integrada de Plagas (GIP) o el Manejo Integrado de Plagas (MIP) es un concepto que nació a mediados del siglo pasado gracias a los trabajos de dos grupos de investigación diferentes, uno norteamericano y otro europeo, que lo propusieron en el 10º C o n g r e s o I n t e r n a c i o n a l d e Entomología celebrado en Montreal, Canadá (Pickett et al., 1958; Kuenen, 1961). Un año después, la expresión “control integrado” fue propuesta por investigadores de California, siendo entonces internacionalmente aceptado (Stern et al., 1959). Este concepto, aplicado a un insecto plaga en el artículo citado, integraba el control químico existente en ese momento con el control biológico clásico, que se estaba desarrollando. La idea de integrar ambos sistemas procedió de la preocupación por los perjuicios ambientales producidos por los insecticidas de amplio espectro que se utilizaban entonces (DeBach y Bartllett, 1951; Smith y Allen, 1954), desarrollándose, posteriormente, diversos conceptos como el de nivel de daño y el de umbral económico de daño (Stern et al., 1959; Pedigo et al., 1986), muy importantes en el esquema de gestión.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".