RUNOFF AND SEDIMENT RESPONSES TO CONSERVATION PRACTICES: LOESS PLATEAU OF CHINA<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Soil erosion is the most significant threat to land productivity and environmental quality on the Loess Plateau of China. The annual total sediment load of the Yellow River is 1.6 billion tons, with about 90 percent coming from soil erosion from the Loess Plateau. To reduce soil erosion from the Loess Plateau, conservation practices, including tree planting, ridge construction between fields and around gullies, terrace and ditch construction perpendicular to the main slope, and dam construction are being implemented. An evaluation of these conservation practices is required before they are implemented at the large scale. The objective of this study is to evaluate the effectiveness of conservation practices to control runoff and sediment yield from paired watersheds in the hilly gully region of the Loess Plateau. The advantage of the paired watershed approach is its sensibility in detecting differences in runoff and sediment transport by monitoring both watersheds during two periods, an initial period with no conservation practices and a treatment period with only one watershed subjected to conservation practices. Implementation of the conservation practices resulted in (1) cumulative runoff and sediment yield that were, respectively, 25 and 38 percent less from the treatment watershed than from the control, (2) a decrease in the number of rainfall events producing runoff and sediment transport (94 in the control versus 63 in treatment), and (3) a reduction in the maximum discharge and maximum suspended sediment concentration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».