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Enregistrement W4319350390 · doi:10.22456/1982-0003.129906

O IMPACTO DO USO DA TERRA SOBRE O BALANÇO HÍDRICO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SANTA MARIA – OESTE DO RIO GRANDE DO SUL – BRASIL

2023· article· pt· W4319350390 sur OpenAlexaff
Romário Trentin, François Laurent, Luís Eduardo de Souza Robaina

Notice bibliographique

RevuePara Onde!? · 2023
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEnvironmental scienceForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O uso da terra encontra-se em fase de transformação rápida no Rio Grande do Sul. As grandes transformações nas formas de uso da terra têm contribuído significativamente para a mudança do balanço hídrico e, consequentemente, da vazão dos cursos d’água. O presente trabalho tem como objetivo analisar o efeito que a ocupação da terra, tem sobre o balaço hídrico na bacia hidrográfica do Rio Santa Maria. Essa bacia possui uma área de 14.913 km² e está localizada na porção sudoeste do estado do Rio Grande do Sul, região sul do Brasil, situando-se na divisa com o Uruguai, compondo uma significativa área do Bioma Pampa. A metodologia é baseada no modelo hidrológico SWAT (Soil & Water Assessment Tool), com um cálculo do balanço hídrico em relação ao clima, ao solo, à declividade, à cobertura vegetal, associados em unidades de resposta hidrológica, em equações de transferência do escoamento no aquífero e na rede hidrológica. Os resultados mostram que a contribuição é bastante diferenciada entre as culturas e as pastagens presentes na bacia, visto que, além das contribuições específicas das características dos solos e da declividade da bacia, a forma de manuseio das culturas possibilita grandes diferenças quanto às características dos elementos do balanço hídrico. As transformações do uso, com a mudança das áreas de campos nativos para as áreas de lavouras de soja ou arroz, ou ainda de silvicultura, tende a apresentar um significativo impacto no balanço hídrico da bacia.

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)0,001
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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