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Enregistrement W7027541420

Conclusion: Land degradation and complex socioecological systems

2019· book-chapter· en· W7027541420 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueReformed Theology and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand degradationDesertificationSustainable land managementEnvironmental degradationSoil retrogression and degradationBackwardnessNatural disasterNatural (archaeology)Land managementLand use
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecosystems can be considered as complex systems where different elements (productive, institutional and contextual) act synergistically on environmental conditions and land degradation processes. Soil degradation, drought, poverty, cultural and technological backwardness are the main causes of degradation of both natural and social environments. Such issues usually affect marginal areas, and this happens both in economically-developed countries and in developing regions. In these areas, sustainable land management is recognized as the element on which to act to improve people's living conditions and safeguard the environment (Salvati and Zitti, 2008b; Salvati and Carlucci, 2011, 2014; Salvati et al., 2013a; Zitti et al., 2015; Biasi et al., 2017; Pili et al., 2017). Desertification is the most emblematic case of land degradation, the effects of which were first recognized at the beginning of the 20th century (Kosmas et al., 1999, 2003, 2013; Salvati et al., 2009; Kairis et al., 2013a, 2013b). In 1930, most of the Great Plains of the United States of America suffered a prolonged drought which, together with inappropriate agronomic practices, led to soil degradation, which has gone down in history with the term "dust bowls". Specifically, adverse weather and climate conditions appeared that affected the Central United States and Canada between 1931 and 1939 which, leading to soil deterioration, gave rise to sandstorms. This ecological disaster caused an exodus of more than half a million Americans who left their farms in Texas, Kansas and Oklahoma. Only the adoption of more appropriate cultivation methods and the sustainable management of water resources prevented catastrophic consequences in the event of similar droughts. Unfortunately, this has not remained an isolated episode because adverse climatic conditions and poor land management have led to cases of land degradation in almost all areas worldwide (Moonen et al., 2002; Montanarella, 2007; Salvati et al., 2012a; Colantoni et al., 2015a). Nowadays, global warming, together with the intensification of economic development and population growth, have led to soil degradation, that now affects nearly 40% of the Earth's surface, including some areas of southern Europe (National Committee for the Fight against Desertification, 1998). After experiencing droughts with a general increase in climatic aridity, the Mediterranean basin has in fact been considered one of the most important hotspots for the observation of soil degradation and desertification processes (Kosmas et al., 1999, 2003, 2013; Salvati and Zitti, 2005; Salvati et al., 2009, 2012b; Kairis et al., 2013a, 2013b; Karamesouti et al., 2015; Zambon et al., 2018). It has been widely demonstrated that, in this region, the increasing level of environmental vulnerability is associated with long-term ecological dynamics (e.g., climate aridity, soil deterioration, erosion, salinity and land-use changes) together with socioeconomic, cultural and institutional dynamics that contribute to anthropogenic pressure leading to major landscape transformations (Moonen et al., 2002; Montanarella, 2007; Salvati and Zitti, 2008a; Salvati et al., 2012a; Colantoni et al., 2015a; Di Feliciantonio and Salvati, 2015; Zambon et al., 2017, 2018). All these conditions can be exacerbated by unsustainable land management, especially in fragile areas (Moonen et al., 2002).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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