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Enregistrement W2599646404 · doi:10.1038/srep45027

Gully evolution and geomorphic adjustments of badlands to reforestation

2017· article· en· W2599646404 sur OpenAlexaff
Juan Antonio Ballesteros‐Cánovas, Markus Stoffel, José Francisco Martín Duque, Christophe Corona, Ana Lúcia, José María Bodoque, David R. Montgomery

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesUniversité de Genève
Mots-clésReforestationLandformGeologyErosionVegetation (pathology)Mediterranean climateChannel (broadcasting)DenudationAggradationHydrology (agriculture)GeomorphologyFluvialStructural basinGeographyArchaeologyPaleontologyForestryTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Badlands and gullied areas are among those geomorphic environments with the highest erosion rates worldwide. Nevertheless, records of their evolution and their relations with anthropogenic land transformation are scarcer. Here we combine historical data with aerial photographs and tree-ring records to reconstruct the evolution of a badland in a Mediterranean environment of Central Spain. Historical sources suggest an anthropogenic origin of this badland landscape, caused by intense quarrying activities during the 18 th century. Aerial photographs allowed detection of dramatic geomorphic changes and the evolution of an emerging vegetation cover since the 1960s, due to widespread reforestation. Finally, tree-ring analyses of exposed roots allowed quantification of recent channel incision of the main gully, and sheet erosion processes. Our results suggest that reforestation practices have influenced the initiation of an episode of incision in the main channel in the 1980s, through the hypothesized creation of disequilibrium in water-sediment balance following decoupling of hillslopes from channel processes. These findings imply an asymmetry in the geomorphic response of badlands to erosion such that in the early evolution stages, vegetation removal results in gullying, but that reforestation alone does not necessarily stabilize the landforms and may even promote renewed incision.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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