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Enregistrement W2954237165 · doi:10.5539/jas.v11n11p70

Characterization and Analysis of Gullies in the Sub-basin of Ribeirão Serra in Morrinhos, Goias, Brazil

2019· article· en· W2954237165 sur OpenAlexvenueno aff
Breno A. da Silva, Pedro Rogério Giongo, Thaís Alves Barbosa, Victor Hugo Morães, Thomas Jefferson Cavalcante, Clarice Backes, Alessandro José Marques Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterEnvironmental scienceOrganic matterErosionHydrology (agriculture)Multivariate statisticsSoil horizonSoil scienceSoil testGeologyGeomorphologyEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the reduction of the vegetation cover, the exposed soil increases the erosive vulnerability, and reduces the organic matter content, factors that can aggravate with less production of vegetal mass and microbiological activity of the arable layers, rich in calcium carbonate and that increases the degradation of the soil structure leading to the formation of gullies. This study aimed to characterize and survey the physical, chemical and structural characteristics of soils of four gullies located in the sub-basin of Ribeirao Serra by means of physical-chemical parameters and subjected to multivariate analysis. Slope maps, hypsometry, drainage network and soil types were elaborated. Morphological description of the soil, georeferencing of the boundaries of each gullie, and collection of deformed soils samples for physical-chemical and structural analysis were performed. Soil samples were collected on the slopes of the gullies at three points of each erosion, with three replicates, one in each horizon (A, B and C) at depths ranging from 0 to 310 cm. Qualitative tests were also carried out to verify the presence of some substances in the soil, such as carbonates and manganese. The data were submitted to the multivariate analysis, by means of Discriminant Analysis of Partial Least Squares analysis to evaluate the grouping of gullies in relation to the analyzed elements (physical-chemical), identifying if the set of elements interact with each other and/or present similarities. There is a high degree of anthropization with the use of pasture cultivated around the four gullies studied. According to the multivariate analysis the gullies Barreiro, Vendinha and Capim, are different, while it resembles the gull of the Retreat with the gullies Vendinha and Capim. The chemical elements present greater weight than the physical ones, in the separation of the gullies through the multivariate model.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

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
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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