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Enregistrement W2063429046 · doi:10.1088/1748-9326/5/2/024002

The role of pasture and soybean in deforestation of the Brazilian Amazon

2010· article· en· W2063429046 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésDeforestation (computer science)Amazon rainforestPastureGeographyAgroforestryLand useAgricultureLand use, land-use change and forestryEnvironmental scienceForestryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamics of deforestation in the Brazilian Amazon are complex. A growing debate considers the extent to which deforestation is a result of the expansion of the Brazilian soy industry. Most recent analyses suggest that deforestation is driven by the expansion of cattle ranching, rather than soy. Soy seems to be replacing previously deforested land and/or land previously under pasture. In this study, we use municipality-level statistics on agricultural and deforested areas across the Legal Amazon from 2000 to 2006 to examine the spatial patterns and statistical relationships between deforestation and changes in pasture and soybean areas. Our results support previous studies that showed that deforestation is predominantly a result of pasture expansion. However, we also find support for the hypothesis that an increase of soy in Mato Grosso has displaced pasture further north, leading to deforestation elsewhere. Although not conclusive, our findings suggest that the debate surrounding the drivers of Amazon deforestation is not over, and that indirect causal links between soy and deforestation may exist that need further exploration. Future research should examine more closely how interlinkages between land area, prices, and policies influence the relationship between soy and deforestation, in order to make a conclusive case for 'displacement deforestation'.

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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,468

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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