Estados y transiciones en ambientes cultivados sujetos a anegamiento del centro de la Argentina
Notice bibliographique
Résumé
1. En áreas anteriormente agrícolas del centro de la Argentina, los cambios en el uso del suelo han generado napas freáticas someras y exceso de agua superficial. Esto favoreció la formación de neo-ecosistemas caracterizados por anegamiento y salinización.2. Se aplicó un modelo de estados y transiciones (MEyT) sobre imágenes LANDSAT y Sentinel-2 (2000-2023) para evaluar trayectorias, frecuencia y reversibilidad de cambios de cobertura en 293 sitios de la cuenca de El Morro (San Luis).3. Se identificaron 9 tipos de cobertura: 6 permanentes (bosque, cultivo, humedal vegetado, humedal no vegetado, cauce vegetado y cauce no vegetado) y 3 transitorias (bosque desmontado o quemado, humedal incipiente y depósitos de sedimento).4. El 66% de las transiciones se produjo entre 2003 y 2016, predominando aquellas hacia áreas salino-anegadas, vegetadas o no vegetadas.5. La reversibilidad fue mínima: solo 1.4% de los cultivos y 0.7% de los bosques retornaron a su cobertura original. Prácticas como la quema o la remoción mecánica aceleraron las conversiones de cultivo hacia humedal, sin evidencia de recuperación posterior.6. Implicancias. Se identificaron señales tempranas de degradación con baja reversibilidad (humedales no vegetados, napas <1.5 m, NDVI <0.40) que pueden orientar estrategias de manejo preventivo. Se recomienda conservar humedales incipientes, promover cultivos perennes tolerantes a la salinidad y evaluar selectivamente intervenciones de drenaje según el contexto hidrológico y el potencial de reversión observado.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».