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Enregistrement W4379054847 · doi:10.5539/jsd.v16n4p66

Impacts of Forest-Agriculture Conversion on Soil Physical-Water Attributes in Amazon Basin, Southeastern Brazil

2023· article· en· W4379054847 sur OpenAlexvenueno aff
Fernando Gomes de Souza, Bruno Campos Mantovanelli, Romária Gomes de Almeida, Douglas M. P. da Silva, Milton César Costa Campos, José Maurício da Cunha, Robson Vinício dos Santos, Emanuel da Costa Cavalcante, Elilson Gomes de Brito Filho, Flávio Pereira de Oliveira

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydric soilAmazon rainforestAgricultureEnvironmental scienceStructural basinAmazon basinGeographyHydrology (agriculture)AgroforestryForestrySoil waterSoil scienceEcologyGeologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies have shown that negative changes in physical attributes affect root growth and plant development. Thus, the objective of this work was to evaluate the impacts of forest-agricultural conversion on the physical-water attributes of the soil in the Amazon basin, southeastern Brazil. The study was carried out in Canutama - AM, in which areas of annatto, cupuaçu and guarana cultivation and a forest area were selected. Meshes of 90 m x 70 m, 90 m x 56 m and 54 m x 42 m were established, comprising 80 sampling points per layer. The points were georeferenced and the undisturbed soil samples were collected in volumetric rings to determine the physical and hydric attributes. data were submitted to descriptive statistics and multivariate analysis. It was observed that aspects such as the implementation time of the different use and occupation systems can be controlling factors for the restoration of these physical properties.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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