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Enregistrement W7128521789 · doi:10.64903/1480-6800-27.3-4.319

Estimating the Impact of Desert Camping Activities on Soil Erosion Rate Using RUSLE and Geospatial Technologies: A Case Study in Kuwait

2024· article· W7128521789 sur OpenAlexvenueno aff
Faisal Anzah, Abdullatif Alyaqout, Haya Alhusainan

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2024
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErosionSoil conservationUniversal Soil Loss EquationHydrology (agriculture)Dryland salinitySoil waterDesert (philosophy)Erosion control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human activity accelerates soil erosion, a naturally occurring phenomenon that harms the economy and environment. Evaluating soil erosion is an essential initial stage in conservation planning. Natural factors like intense summer heat, minimal vegetation, and shallow soil depth exacerbate soil surface erosion in Kuwait. Activities related to desert camping exacerbate this problem. This study aimed to evaluate the influence of desert camping in the Kuwaiti desert environment on soil erosion, utilizing the RUSLE model. The findings demonstrate that camping activities have a substantial influence on soil erosion, with the bulk of the undisturbed region exhibiting low erosion levels and a minimal presence of high erosion levels. Conversely, in areas experiencing disturbance, most erosion falls into the moderate class, while the high erosion class affects a smaller percentage. The descriptive statistics revealed that the P factor was the primary determinant of the variability in soil erosion rates. The study determined that soil compaction, which serves as an indicator of the P factor, is a major contributor to soil erosion. Therefore, we recommend taking prompt soil rehabilitation measures between camping seasons.

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)0,000
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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