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Enregistrement W3028108210 · doi:10.3390/land9050166

Land Cover and Land Use Change in the US Prairie Pothole Region Using the USDA Cropland Data Layer

2020· article· en· W3028108210 sur OpenAlexaboutno aff
Woubet G. Alemu, Geoffrey M. Henebry, Assefa M. Melesse

Notice bibliographique

RevueLand · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlorida International UniversityU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésAgronomyGrasslandPastureCropLand coverLand useEnvironmental scienceCrop rotationAgricultural landSunflowerGeographyAgroforestryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Prairie Pothole Region (PPR) is a biotically important region of grassland, wetland, and cropland that traverses the Canada-US border. Significant amounts of grasslands and wetlands within the PPR have been converted to croplands in recent years due to increasing demand for biofuels. We characterized land dynamics across the US portion of the PPR (US–PPR) using the USDA Crop Data Layer (CDL) for 2006–2018. We also conducted a comparative analysis between two epochs (1998–2007 & 2008–2017) of the CDL data time series in the North Dakotan portion of the US–PPR. The CDL revealed the western parts of the US–PPR have been dominated by grass/pasture, to the north it was spring wheat, to the east and southern half, soybeans dominated, and to the south it was corn (maize). Nonparametric trend analysis on the major crop and land cover types revealed statistically significant net decreases in the grass/pasture class between 2006 and 2018, which accounts for more than a quarter of grass/pasture area within the US–PPR. Other crops experiencing significant decreases included sunflower (-5%), winter wheat (-3%), spring wheat (-2%), and durum wheat (-1%). The combined coverage of corn and soybeans exhibited significant net increases in 23.5% of its cover; whereas, the individual significant net increases were 5% for corn and 11% for soybeans. Hotspots of increase in corn and soybeans were distributed across North and South Dakota. Other crop/land covers with huge significant increases include other hay/non-alfalfa (15%), and alfalfa (11%), which appear to be associated with the sharp increase in larger dairy operations, mostly in Minnesota. Wetland area increased 5% in the US–PPR, due to increased precipitation as well as inundation associated with Devils Lake in North Dakota. Hotspots of decreasing grass/pasture area were evident across the study area. Comparative trend analysis of two epochs (1998–2007 vs. 2008–2017) in North Dakota revealed that grass/pasture cover showed a negligible net trend (-0.3 %) between 1998 and 2007; whereas, there was a statistically significant decrease of more than 30% between 2008 and 2017. Combined coverage of corn and soybeans experienced statistically significant net increases in both epochs: 11% greater during 1998–2007 and 17% greater during 2008–2017. Recent sharp losses of grasslands and smaller wetlands combined the expansion of corn, soybeans, and alfalfa bode ill for wildlife habitat and require a re-examination of agricultural and energy policies that have encouraged these land transitions.

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)0,000
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,121 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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