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Enregistrement W2013637130 · doi:10.5539/jas.v5n2p95

Impacts of Soil and Water Conservation on Land Suitability to Crops: The Case of Anjeni Watershed, Northwest Ethiopia

2013· article· en· W2013637130 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmhara Regional Agricultural Research InstituteNational Center of Competence in Research Chemical Biology
Mots-clésEragrostisEnvironmental scienceWatershedAgronomyCropSoil conservationLand useHordeum vulgareSoil waterAgroforestryGeographyPoaceaeBiologyAgricultureSoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil loss in Ethiopia due to water erosion is a serious economic and environmental problem. Soil and water conservation (SWC) practices provide multiple onsite and offsite benefits. Thus, the present study was carried out to examine the long-term impacts of SWC measures in improving ecosystem services in general and land suitability to crop production in particular. Land suitability classes (LSC) were accounted using the multi-criteria analysis (MCA) on bio-physical variables of the environment. LSC were sorted by combining the FAO framework of land evaluation with GIS tools. Thus, LSC for teff (Eragrostis teff), maize (Zea mays L.), barley (Hordeum vulgaris L.), and wheat (Triticum aestivum L.) were found S2 and S3 in 1984 and 1997 whereas in 2010, some areas were transformed to S1 classes for wheat and teff. Suitable land allocation for these crops was made and 50% of the watershed is found to be S1 class for wheat while about 40% is in S2 class for all crops. In 1997 barley and teff covered 29.2% and 28.9%, respectively. While in 2010, 19% of the area was covered by teff, 18.9% by maize, 16.9% by barley and 15.6% by wheat. Wheat and maize showed significant spatial expansions that are best indicator crops for the betterment of the land quality or soil improvement.

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.

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)0,001
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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