The Effect of Land Use Changes on Desertification Hazard (Case Study: Maraveh Tappeh Region of Golestan Province, Iran)
Notice bibliographique
Résumé
Land degradation and desertification caused by land use change is mainly due to human activities in arid and semi-arid and affect on the sustainable use of lands. The aim of this study was to evaluate the effects of land use changes on the desertification hazard in Maraveh Tappeh region. In this research, land use maps of 1986, 2000 and 2014 is provided using images of MSS, ETM and OLI sensors of Landsat satellite and land use map of 2024 is predicted using Markov chain model. According to the results, dense forest area is decreased during study period and with passing time, the area of agricultural land has increased. The results for the time interval of 2014-2028, showed it is possible that will be decreased semi-dense forest and dense rangelands and will be increased other land-use areas according to results of model predictions. In the study years, desertification maps were prepared using ESAs method and with the assumption of fixed all factors other than land use factor. The results showed that there was a lack of desertification as a class in 1986, but this class has been removed in other study years and has been added the area of this class into other classes. The compare of desertification hazard classes and theirs percentage of area in studied time periods showed that critical (C3) and fragile (F3) classes had increasing trend, clearly. The difference between classes since 1986 to 2000 is clearer and more specific and destruction seem clearer.
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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 | 0,001 | 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 ».