Evaluation of promising technologies for soil salinity amelioration in Timpaki (Crete): a participatory approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Soil salinity management can be complex, expensive, and time demanding, especially in arid and semi-arid regions. Besides taking no action, possible management strategies include amelioration and adaptation measures. Here we apply the World Overview of Conservation Approaches and Technologies (WOCAT) framework for the systematic analysis and evaluation and selection of soil salinisation amelioration technologies in close collaboration with stakeholders. The participatory approach is applied in the RECARE (Preventing and Remediating degradation of soils in Europe through Land Care) project case study of Timpaki, a semi-arid region in south-central Crete (Greece) where the main land use is horticulture in greenhouses irrigated by groundwater. Excessive groundwater abstractions have resulted in a drop of the groundwater level in the coastal part of the aquifer, thus leading to seawater intrusion and in turn to soil salinisation. The documented technologies are evaluated for their impacts on ecosystem services, cost, and input requirements using a participatory approach and field evaluations. Results show that technologies which promote maintaining existing crop types while enhancing productivity and decreasing soil salinity are preferred by the stakeholders. The evaluation concludes that rainwater harvesting is the optimal solution for direct soil salinity mitigation, as it addresses a wider range of ecosystem and human well-being benefits. Nevertheless, this merit is offset by poor financial motivation making agronomic measures more attractive to users.
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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 | 0,023 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».