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Enregistrement W3033194063 · doi:10.1017/s037689292000017x

Re-greening of agrosystems in the Burkina Faso Sahel: greater drought resilience but falling woody plant diversity

2020· article· en· W3033194063 sur OpenAlexaff
Wendpouiré Arnaud Zida, Babou André Bationo, Jean‐Philippe Waaub

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Conservation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityGeographyVegetation (pathology)Woody plantAgroforestryEcologySpecies diversityGreeningBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Droughts and land degradation result in biodiversity and ecosystem service losses with serious implications for human wellbeing. The Sahel region has seen increased plant cover since the end of 1970s–1980s droughts, but understanding the nature and implications of this change remains a priority. This study aimed to assess changes in the woody floristic composition of re-greened agrosystems since the droughts in Burkina Faso. In 148 vegetation survey plots distributed across areas with increasing woody plant cover and those to some extent protected from exploitation, a total of 71 species from 51 genera and 23 families were identified. Compared to pre-drought flora, our measurements show a decline in the diversity and density of woody species. Combretaceae species and thorny species of the genera Acacia and Balanites, which are more tolerant of drought, were the most dominant, indicating a post-drought woody vegetation that is more resistant to water stress. The increased presence of food-producing species in agroforestry parks (cultivated fields with woody plants) seems to reflect the growing needs of the human population.

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 seuil0,061

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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