Modeling biophysical and anthropogenic effects on soil erosion over the last 2,000 years in central Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Erosion prediction models recreate past scenarios, assess future ones, and determine the best explanatory variables of the soil erosion process. They are widely used and contribute valuable data for landscape management. This paper presents an estimation of soil erosion in the Teotihuacan Valley Basin in central Mexico, assessing its response to biophysical and anthropogenic components during 4 periods within the past 2,000 years. The valley has undergone past and recent anthropogenic erosion and, during the past 2 millennia, has experienced a marked variation in precipitation, variations in land use, soil management, and to a lesser extent, variations in soil type. With the use of the Water Erosion Prediction Project model, we estimated how the above‐mentioned parameters affect soil losses under 4 scenarios: (a) humid conditions (900 mm yr−1) during the Teotihuacan Period (1–650 CE), (b) dry conditions (370 mm yr−1) during the Aztec Period (1325–1521 CE), (c) humid conditions (900 mm yr−1) during the Aztec Period, and (d) present conditions (after 1970 CE; 560 mm yr−1). Comparison of scenarios and a principal component analysis of soil loss according biophysical components showed topography to be the most closely related parameter to soil erosion. Land use and soil type also showed a relationship with soil erosion, particularly during the Aztec Period; climate change did not appear to be the most significant factor in soil loss. Estimation of soil erosion by means of models is an inexpensive way to find answers to future challenges concerning soil erosion in a changing environment.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».