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Enregistrement W1580033743 · doi:10.11606/d.11.2013.tde-26072013-091837

Aplicação da estimativa espaço-temporal da tolerância à perda de solo no planejamento do uso da terra

2013· dissertation· pt· W1580033743 sur OpenAlexaff
Gustavo Casoni da Rocha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversal Soil Loss EquationAgricultureContext (archaeology)GeographyWatershedAgricultural landSoil conservationAgricultural productivityBiomeEnvironmental scienceFrontierEnvironmental resource managementErosionEnvironmental protectionWater resource managementEcosystemSoil lossEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of space-time estimation of soil loss tolerance in land use planningBrazil is one of the main agricultural countries in the world and one of the only ones with the significant possibility expansion its agricultural area and productivity.The continuing need for the production increments leads to the occupation of less suitable areas for agriculture, with potentially increased soil degradation by erosion.In this context, soil conservation is an important variable and is partly related to the concept of land suitability.Erosion prediction models are important tools in agricultural planning, however, in many situations require reference tolerance values.As an alternative to reference values the aim of this study was to develop spatially the concept of Agricultural Lifetime (TVA) for the Brazilian territory, and apply it to situations possible for planning land use.The methodology was based on the adaptation of the public databases of the parameters of the TVA equation.Thus, we executed regressions, pedotransfer equations and calculations with Equation Universal Soil Loss (USLE).Applying the TVA concept to i) watershed analysis, through the median TVA values, ii) biomes analysis, Brazil is a signatory of the Convention on Biological Diversity of the United Nations (CDB) agreement, the given to conservation of soil a variable in locating new Conservation Units (UC), we sought to identify areas of lower potential agricultural lifetime (pTVA) as priority targets for creating new UC´s iii) expansion of agriculture analysis, was to identify the characteristics of agricultural frontier areas and not frontier in relation of pTVA.The main results were: i) it is possible to estimate soil parameters through regression, capturing between 36% (clay) and 60% (organic matter) of the total variance; ii) the combination of intense agricultural land use and shallow deep soils result in TVA lower, especially in the states of Minas Gerais, Santa Catarina, Rio de Janeiro e Paraná and in the Mata Atlântica biome; iii) the Amazon region and Bahia and Mato Grosso do Sul states showed up places with longer life; iv) the analysis by subbasins, which are in the best conditions are the basins of the eastern Atlantic and Amazon; v) the determination of priority areas for conservation was possible and resulted in six maps with more sensitive areas, generally associations wavy relief and shallow soils deep; vi) the analysis of the relation with agriculture in consolidated areas showed that there was no difference between the totals and that the areas occupied by agriculture, already in frontier areas tended to choose pTVA areas higher, with less risk of erosion.This phenomenon is expected by the theory of agricultural adjustment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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