Caracterización del sistema agroforestal "maíz con árboles dispersos" en la cuenca del Río Carrizal, Manabí, Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
Se caracterizo el sistema agroforestal de maiz con arboles dispersos en la Cuenca del Rio Carrizal, Manabi, Ecuador, el cual presenta bajas densidades de arboles (11 arboles ha-1), con una baja cobertura arborea (3,5 % del area de la parcela), baja area basal (0,6 m2 ha-1) y pocas especies por parcela (6,5 ± 2,7). Aunque se encontro un total de 58 especies arboreas en las fincas, el sistema esta dominado por seis especies arboreas nativas (Guazuma ulmifolia, Prosopis pallida, Prosopis affinis, Cordia alliodora, Albizia guachapele y Leucaena trichodes), que representan el 72% del total de individuos con dap > 5 cm. El 62% de los arboles muestreados eran manejados por podas y desrames. Las especies usadas para lena, alimento para ganado y que poseen copas densas fueron manejadas con podas, mientras que aquellas especies utiles para madera o construcciones rurales, o con copas ralas, fueron desramadas. Los productores mencionaron 11 aspectos positivos de tener arboles en sus parcelas, incluyendo la produccion de madera (68% de los productores), lena (60%), alimento para ganado (24%), sombra para personas (28%) y animales (23%). Ademas, senalaron que los arboles dispersos ofrecen limitantes para la produccion de maiz porque compiten con este por agua y luz. Mencionaron 10 especies arboreas que son buenas para combinar con maiz, de las cuales las principales fueron C. alliodora, A. guachapele y Prosopis spp.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».