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Enregistrement W1541773462 · doi:10.7202/705528ar

Changes in land-use and their impact on erosion rates and overland flow generation in the Maghreb region

2005· article· en· W1541773462 sur OpenAlexaff
C. O. A. Coelho, António Ferreira, Abdellah Laouina, Anne‐Karine Boulet, Miloud Chaker, Rachida Nafaa, R. Naciri, Kamel Regaya, Amir Hamza, T. Carvalho, Jan Jacob Keizer

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErosionShrublandSurface runoffEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Land managementLand useSoil waterAgricultural landSoil scienceAgroforestryGeologyEcologyGeomorphologyEcosystemGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ongoing intensification of grazing as well as the replacement of traditional land management systems in the Maghreb has brought to the forefront the fundamental role of land-use in determining soil erosion hazard. This paper reports on erosion rates and soil hydrological characteristics of a variety of land uses in Morocco and Tunisia. The results were obtained through rainfall simulation experiments carried out in the field using a portable simulator, following the design of CERDÀ et al. (1997). Traditional land management systems - typically involving a combination of agriculture, animal husbandry and forestry - produced the least amounts of overland flow and the lowest soil erosion rates. Over-exploitation of these systems apparently has only minor hydrological and erosional impacts. Heavily grazed, degraded "maquis" shrublands, on the other hand, produced considerable amounts of overland flow. At the plot scale of the rainfall simulation experiments (0.24 m2), the corresponding sediment loads are rather insignificant. Nevertheless, slopes where "maquis" shrublands (which generally have very compacted soils) occur upslope from more erodible soils may present a major erosion hazard.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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