Post-Fire Natural Regeneration Trends in Bolivia: 2001–2021
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the last 21 years, Bolivia has recorded a series of thousands of wildfires that impacted an area of 24 million hectares, mainly in the departments of Beni and Santa Cruz. In this sense, identifying trends in the increase of natural vegetation after wildfires is a fundamental step in implementing strategies and public policies to ensure ecosystem recovery. The main objective of this study was to evaluate the spatial trends of the increase and decrease in vegetation affected by wildfires for the whole of Bolivia, for the period 2001–2021, using non-parametric tests, through the analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) remote sensing products. The results indicated that 53.6% of the area showed an increasing trend (p < 0.05) and 15.9% of the area showed a decreasing trend (p < 0.05). In terms of land cover type, forests were proportionally represented by 18.1% of the areas that showed an increasing trend (p < 0.05) and 3.0% of the forests showed a decreasing trend (p < 0.05). In contrast, non-forested areas showed an increasing trend of 35.5% and 12.9% showed a decreasing trend (p < 0.05). It can be concluded that there is a continuous regeneration process throughout the country.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,005 |
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 découle