The effect of natural infrastructure on water erosion mitigation in the Andes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Soil erosion by water is affecting natural and anthropogenic environments through its impacts on water quality and availability, loss of soil nutrients, flood risk, sedimentation in rivers and streams, and damage to civil infrastructure. Sustainable management aims to avoid, reduce and reverse soil erosion and can provide multiple benefits for the environment, population, and livelihoods. We conducted a systematic review of 121 case studies from the Andes to answer the following questions: (1) Which erosion indicators allow us to assess the effectiveness of natural infrastructure? (2) What is the overall impact of working with natural infrastructure on on-site and off-site erosion mitigation? and (3) Which locations and types of studies are needed to fill critical gaps in knowledge and research? Three major categories of natural infrastructure were considered: protective vegetation, soil and water conservation measures, and adaptation measures that regulate the flow and transport of water. From the suite of physical, chemical and biological indicators commonly used in soil erosion research, two indicators were particularly relevant: soil organic carbon (SOC) of topsoil, and soil loss rates at the plot scale. In areas with protective vegetation and/or soil and water conservation measures, the SOC of topsoil is –on average– 1.3 to 2.8 times higher than in areas under traditional agriculture. Soil loss rates in areas with natural infrastructure were reported to be 38 % to 54 % lower than rates measured in untreated croplands. Further research is needed to evaluate whether the reported effectiveness holds during extreme events related to, for example, El Niño–Southern Oscillation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».