Projection of spatially explicit land use scenarios for the São Francisco River Basin, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Future land use change in the São Francisco River Basin (SFRB) is critical to the future of regional climate and biodiversity, given the large heterogeneity among the four climate types within the basin. These changes in SFRB depend on the link between global and national factors due to its role as one of the world's major exporters of raw materials and national to local institutional, socioeconomic, and biophysical contexts. In this work, LuccME's spatially explicit land change distribution modeling framework is used, aiming to develop three models that balance global (e.g., GDP growth, population growth, per capita agricultural consumption, international trade policies, and climate conditions) and regional/ scene. Local factors (such as land use, agricultural structure, agricultural suitability, protected areas, distance from roads and other infrastructure projects), are consistent with the global structure Shared Socio-Economic Pathways (SSP) and Representative Concentration Pathways (RCP), namely: SSP1/RCP 1.9 (sustainable development scenario), SSP2/RCP 4.5 (moderate scenario) and SSP3/RCP 7.0 (high inequality scenario). Based on detailed biophysical, socioeconomic, and institutional factors for each region of the São Francisco River Basin, spatially explicit land use scenarios to 2050 were created, considering the following categories: agriculture, natural forest, rangeland, agriculture, rangeland, and forest. mosaic plantation. The results show that the performance of the developed model is satisfactory. The average spatial fitting index between observed data and simulated data in 2019 is 89.48%, the average fitting error percentage corresponding to omissions is 2.59%, and the commission error is approximately 2.16%. Regarding the projected scenarios, the results show that three classes, agriculture, pasture, and mosaic of agriculture and pasture will continue in the same direction (increasing), regardless of the scenario considered, differently to the class of natural forest and forest plantation, which will decrease in scenarios of the middle road and strong inequality, and sustainable development, respectively.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».