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Enregistrement W2416961452 · doi:10.5539/jas.v8n7p69

Assessment of Improved Ladder Terraces in Controlling Soil Erosion on Uluguru Mountains-Tanzania

2016· article· en· W2416961452 sur OpenAlexvenueno aff
Stanslaus Materu

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrace (agriculture)Surface runoffEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Soil waterSiltErosionAgronomySoil scienceGeologyGeographyEcologyGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assesses effectiveness of improved ladder terraces in controlling soil erosion on steep slopes of Uluguru Mountains in Morogoro Region, where runoff collection tanks were located downstream of the divisor system were all runoff from the catchment upstream where improved ladder terraces were located. The soil properties percentage weight for sand, silt and clay were average 40, 10 and 50 respectively. Half of the terraces were left barely and half were planted with maize crop. Runoff and soil loss generated during every rainstorm was collected from six field plots of improved ladder terraces to the tanks. There was statistically significant different between reductions of soil loss in bare improved ladder terrace and cropped improved ladder terrace. The amount of runoff on the bare soil was high by 15% to 18% compare to runoff on cropped soils. It was found that cropped improved ladder terrace reduced soil loss by 74% while bare improved ladder terrace reduced soil loss only by 41%. Simple linear regression shows runoff water generated from rainfall amount with soil losses from different land cover. Bare soils behave with linear relationship (r² = 0.85) unlike cropped soil were r² = 0.36 because of gradual increase of crop canopy at every crop stage hence less impact to the soil. Soils losses from the bare soil ladder terrace and that of cropped soil ladder terrace was significantly difference with correlation coefficient of 0.863 at vegetative stage and 0.928 at the full booting stage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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