Mapping and Environmental Diagnosis in Native Acai Areas in the Amazon
Notice bibliographique
Résumé
For several decades, the Acai orchards (acaizais) have directly influenced the survival of the families in the Amazonian floodplains. In this period, the production of the Acai fruit for local consumption was ceased and became an export item produced in intensive management, resulting in an increase in orchards in the floodplains and the emergence of dryland plantations, no longer representing a typical extractive activity in the Amazon. The objective of this study was to map the classes of use and coverage, and the occurrences of the Acai orchards massifs, as well as to analyze the physical and chemical parameters of five islands in the municipality of Igarapé-Miri, State of Pará, Brazil, where there is a great occurrence of productive Acai orchards. This work evaluated the following islands: Jarimbu, Mamangal, Itaboca, Mutirão, and Buçu, where geolocalized collections were carried out in the areas with the highest occurrence of Acai orchards, both to assist in the classification of images and for soil sampling. August 2019 Planet images were processed using the unsupervised method, where seven classes of cover use were obtained: hydrography, exposed soil, urban, alluvial, lowland, arboreal, and agriculture areas. Therefore, occurrences of productive orchards were identified and correlated to the good attributes of soil fertility in the floodplains under continuous flooding and sedimentation. The correlation confirmed the higher productivity of Acai in the Alluvial and Lowland classes, which predominate in the evaluated area, presenting soils considered fertile with a loam-clay-silty and loam -silty texture, high base saturation (greater than 50%), high organic matter content, and significant presence of potassium and phosphorus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».