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Enregistrement W7064041076

Analysis of land-use and land-cover changes in the Primavera do Leste Region, Mato Grosso, Brazil

2011· article· en· W7064041076 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioteca Digital da Memória Científica do INPE (National Institute for Space Research) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésVegetation (pathology)Land coverVegetation coverAgricultureLand useNatural (archaeology)Agricultural landSustainable developmentDeforestation (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The State of Mato Grosso (MT) in Brazil has experienced a rapid process of land cover conversion in recent decades, which is still poorly documented. Accurate information on land-use and land-cover (LULC) changes have crucial importance as they can greatly contribute to the understanding of impacts on the environment and the pursuing of a sustainable management of natural resources. The aim of this paper is to map historical LULC changes in the southeast part of the MT State (Primavera do Leste region), where the Cerrado (Brazilian savannas) has been intensively converted into agricultural land uses (crops/pasture). The methodology employed consists of a supervised classification approach for LULC mapping and a post-classification change detection technique for quantifying the changes. The results indicated an important loss of natural vegetation in the period from 1985 to 2005, with 45 % (7075 km2) of the Cerrado vegetation converted to agricultural land-uses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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