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Enregistrement W3025580620 · doi:10.26848/rbgf.v14.4.p1972-1986

Agregação de solo em pastagens sob diferentes índices de qualidade e sua influência na infiltração de água

2021· article· pt· W3025580620 sur OpenAlexaboutno aff
Igor Crabi De Freitas, Eliane Guimarães Pereira Melloni, Rogério Melloni

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Geografia Física · 2021
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEnvironmental scienceMathematicsAnimal scienceForestryGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No Brasil predomina a pecuária extensiva, muitas vezes em solos de baixo potencial agrícola e passíveis de degradação, principalmente quanto aos aspectos físicos e de infiltração de água. Assim, este trabalho visa analisar o impacto causado pelo processo de sucessão em solo de diferentes áreas de pastagem, com ênfase à sua qualidade física e características físico-hídricas, relacionando-as com o papel desempenhado pelos serviços ecossistêmicos naturalmente observados. Para isso, foram selecionadas 4 áreas de pastagem, em ARGISSOLO VERMELHO distrófico, em diferentes níveis de sucessão natural: pastagem em boas condições visuais (PB); pastagem sob capoeira baixa (CB); pastagem sob capoeira alta (CA); pastagem sob capoeirão (CAO), na microbacia do Ribeirão José Pereira (Itajubá - MG). Dos atributos físicos foram determinados: densidade do solo, porosidade, tamanho e estabilidade de agregados, assim como sua classificação quanto à via de formação. A análise de infiltração foi feita com auxílio de permeâmetro de Guelph e a de resistência à penetração mecânica do solo com penetrômetro de impacto. Para análise dos resultados, foi empregada a análise de variância e teste Tukey a 5%, correlação de Pearson e estatística multivariada de componentes principais. A sucessão natural em pastagens abandonadas melhora a qualidade física do solo, com produção de agregados maiores, mais estáveis e de formação biogênica ao longo do tempo. As áreas puderam ser classificadas em relação à sua qualidade, na seguinte ordem crescente: PB < CB < CA < CAO, a qual respeitou a ação da sucessão natural e, por conseguinte, dos serviços ecossistêmicos. Soil aggregation in pastures under different quality indexes and their influence on water infiltration ABSTRACTIn Brazil, extensive livestock farming predominates, often in soils with low agricultural potential and susceptible to degradation, mainly in terms of physical aspects and water infiltration. Thus, this work aims to analyze the impact caused by the succession process in soil of different pasture areas, with an emphasis on their physical quality and physical-hydric characteristics, relating them to the role played by naturally observed ecosystem services. For this, 4 grazing areas were selected, in Red Ultisol, under different levels of natural succession: grazing in good visual conditions (PB); pasture under low scrub (CB); pasture under high scrub (CA); pasture under “capoeirão” (CAO), in the Ribeirão José Pereira microbasin (Itajubá - MG). The physical attributes were determined: soil density, porosity, size and stability of aggregates, as well as their classification as to the formation path. The infiltration analysis was carried out with the aid of a Guelph permeameter and the resistance to mechanical penetration of the soil with an impact penetrometer. For analysis of the results, analysis of variance and Tukey test at 5%, Pearson's correlation and multivariate statistics of main components were used. The natural succession in abandoned pastures improves the physical quality of the soil, with the production of larger, more stable aggregates and of biogenic formation over time. The areas could be classified according to their quality, in the following increasing order: PB < CB < CA < CAO, which respected the action of natural succession and, therefore, of ecosystem services.Keywords: natural succession, soil quality, ecosystem services, infiltration of water.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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