Early effects of slash-and-burn cultivation on soil physicochemical properties of small-scale farms in the Tapajós region, Brazilian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Increasing human occupation of the Brazilian Amazon has led to the intensification of deforestation over the last 50 years. The present study is aimed at analysing the impacts of the first year of slash-and-burn cultivation on soil physicochemical properties. Sampling was done in 26 small-scale farms of the Tapajós River basin. In August 2004, soil samples were collected from primary forest plots planned for slash-and-burn cultivation. In September 2005, 1 year after the initial burning and the beginning of cultivation, the same sites were re-sampled. The results indicated that soil fertility after burning was relatively moderate, as the increase of base cations was not particularly marked. Moreover, although an increase of some nutrients (such as exchangeable phosphorus) was observed at soil surface, total carbon and nitrogen (N) pools did not change significantly. Nutrient leaching was also detected through the accumulation of both forms of available nitrogen (NO 3 and NH 4 ) as well as potassium in subsoil horizons. In addition, signs of erosion were seen, as a significant increase surface density occurred, coupled with up to 25% fine particle loss at the surface. The present study draws attention to the early impacts of slash-and-burn agriculture on soil properties within a year of cultivation. Furthermore, its regional dimension highlights undisturbed soils natural variability as well as differentiated responses to deforestation according to soil texture.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».