Capacity of the Nearby Infrared Spectroscopy (NIRS) Red for the Prediction of some Properties of Burned Soils in a Semi-Arid Area of Western Algeria
Notice bibliographique
Résumé
The forestry sector in Algeria is confronted for the years 1965 to a resurgence of the fires that destroy averaged 48 000 ha per year, or 12% of forest areas. As a result of repeated fires, a pyrophyte vegetation develops on degraded soils and from which the spontaneous regeneration of forest stands and reforestation are very difficult. The Algerian forest sustainable management must therefore be informed by an assessment of the physico-chemical quality of burned soils and the vulnerability of microbial activities in this disturbance Any rehabilitation or regeneration of the burned forest ecosystems program must take into consideration the impact of the fires on the ground [1] and therefore evaluate a large number of soil properties [2]. The main objective of this study was to evaluate the ability of spectroscopy in the near infra-red to predict the time since the last fire and burned some microbiological characteristics of soil. This study is interested in the pine forests of the Algerian semi arid floor Aleppo pines. Promising results have shown a prediction rather senssible of the time since the last fire. The advantages of the SPIR are many. This method is fast, inexpensive and non-destructive.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».