Landscape design for soir conservation under land use and climate change
Notice bibliographique
Résumé
Soils and landscapes evolve simultaneously. Soil evolution is controlled by redistribution and transformation processes influenced by topographic and climatic parameters, with also a major contribution of management strategies. The perennial landscape features have a strong influence on soil spatial distribution (geometry) and soil genesis. Building landscapes which enhance soil resilience to degradation processes and increase soil services appears as a promising way to adapt to forthcoming climatic and land use evolutions. The presentation aims to synthetize major results from a research program nicknamed Landsoil which focused on the evolution of agricultural soils over medium time scales (decades to centuries) in relation to changing conditions of land use and climate. Precise study of the soil 3D organization in three contrasted landscapes (Brittany, Touraine, Languedoc-Roussillon) enabled to link soil redistribution in space to landscape components (field geometry, hedges or ditches network) and their past evolution. A dynamic and high resolution spatial modeling approach was developed coupling erosion processes and soil organic matter evolution and was calibrated over past evolution using dating techniques (Cs137, C14, OSL). The resulting Landsoil model was afterwards applied in a prospective manner under different scenarios of land use and climate change over the 21th century. Indicators of soil vulnerability and soil resilience were defined and tested by the comparison of several prospective scenarios applied on a same landscape and by comparison of the contrasted landscapes
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».