Implications of land-use history for forest regeneration in the Brazilian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the dynamics of forest regeneration on abandoned agricultural land in the Amazon has often been restricted by limited knowledge of historical land use. This study compared time-series classifications of mature forest, nonforest, and regrowth generated from Landsat sensor data for areas north of the Brazilian cities of Manaus (1973–2003) and Santarém (1984–2003) to chronicle land histories and forest age. At Manaus, active land use prior to abandonment ranged from <1 year with no burning to >10–15 years with burning. Few forests were recleared on more than three occasions. From the mid-1980s, land was increasingly abandoned and, in 2003, over 75% of the deforested area supported regenerating forests, with several being older than 20 years. South of Santarém, forests were cleared up to seven times. In 2003, few regenerating forests were older than 10 years, and all land covers, but particularly mature forest, were damaged by extensive wildfires in 1993 and 1998. Based on previous research, the study concludes that the capacity of regenerating forests to recover biomass and tree species diversity will be reduced where prior land use is more intense, as in Santarém and some clearings north of Manaus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».