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Enregistrement W2551500002 · doi:10.5751/es-02481-130206

Land-Use and Land Cover Dynamics in South American Temperate Grasslands

2008· article· en· W2551500002 sur OpenAlexvenueno aff
Germán Baldi, José M. Paruelo

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSecretaría de Ciencia y Técnica, Universidad de Buenos AiresComisión Nacional de Actividades EspacialesConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasInter-American Institute for Global Change ResearchNational Science Foundation
Mots-clésLand coverTemperate climateLand useGeographyAgroforestryCover (algebra)Environmental resource managementEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Río de la Plata grasslands (RPG) biogeographical region of South America, agricultural activities have undergone important changes during the last 15-18 years because of technological improvements and new national and international market conditions.We characterized changes in the landscape structure between 1985-1989 and 2002-2004 for eight pilot areas distributed across the main regional environmental gradients.These areas incorporated approximately 35% of the 7.5 × 10 5 km² of the system.Our approach involved the generation of land-use and land cover maps, the analysis of landscape metrics, and the computation of annual transition probabilities between land cover types.All of the information was summarized in 3383 cells of 8 × 8 km.The area covered by grassland decreased from 67.4 to 61.4% between the study periods.This decrease was associated with an increase in the area of annual crops, mainly soybean, sunflower, wheat, and maize.In some subunits of the RPG, i.e., Flat Inland Pampa, the grassland-to-cropland transition probability was high (p G→C = 3.7 × 10 -2 ), whereas in others, i.e., Flooding Pampa, this transition probability was low (p G→C = 6.7 × 10 -3 ).Our description of the magnitude, direction, and spatial distribution of land-use and land cover changes provides a basis from which to develop spatially explicit scenarios of land cover change.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations296
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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