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Enregistrement W4294365719 · doi:10.1088/1748-9326/ac8b9a

Frontier metrics for a process-based understanding of deforestation dynamics

2022· article· en· W4294365719 sur OpenAlexaff
Matthias Baumann, Ignácio Gasparri, Ana Buchadas, Julian Oeser, Patrick Meyfroidt, Christian Levers, Alfredo Romero‐Muñoz, Yann le Polain de Waroux, Daniel Müller, Tobias Kuemmerle

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungFederalno Ministarstvo Obrazovanja i NaukeBelgian Federal Science Policy OfficeDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésDeforestation (computer science)FrontierWoodlandGeographyAgricultureLand useAgricultural landLand use, land-use change and forestryEconomic geographyNatural resource economicsEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Agricultural expansion into tropical and subtropical forests often leads to major social-ecological trade-offs. Yet, despite ever-more detailed information on where deforestation occurs, how agriculture expands into forests remains unclear, which is hampered by a lack of spatially and temporally detailed reconstruction of agricultural expansion. Here, we developed and mapped a novel set of metrics that quantify agricultural frontier processes at unprecedented spatial and temporal detail. Specifically, we first derived consistent annual time series of land-use/cover to, second, describe archetypical patterns of frontier expansion, pertaining to the speed, the diffusion and activity of deforestation, as well as post-deforestation land use. We exemplify this approach for understanding agricultural frontier expansion across the entire South American Chaco (1.1 million km 2 ), a global deforestation hotspot. Our study provides three major insights. First, agricultural expansion has been rampant in the Chaco, with more than 19.3 million ha of woodlands converted between 1985 and 2020, including a surge in deforestation after 2019. Second, land-use trajectories connected to frontier processes have changed in major ways over the 35 year study period we studied, including substantial regional variations. For instance, while ranching expansion drove most of the deforestation in the 1980s and 1990s, cropland expansion dominated during the mid-2000s in Argentina, but not in Paraguay. Similarly, 40% of all areas deforested were initially used for ranching, but later on converted to cropping. Accounting for post-deforestation land-use change is thus needed to properly attribute deforestation and associated environmental impacts, such as carbon emissions or biodiversity loss, to commodities. Finally, we identified major, recurrent frontier types that may be a useful spatial template for land governance to match policies to specific frontier situations. Collectively, our study reveals the diversity of frontier processes and how frontier metrics can capture and structure this diversity to uncover major patterns of human–nature interactions, which can be used to guide spatially-targeted policies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations67
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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