MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4319350390 · doi:10.22456/1982-0003.129906

O IMPACTO DO USO DA TERRA SOBRE O BALANÇO HÍDRICO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SANTA MARIA – OESTE DO RIO GRANDE DO SUL – BRASIL

2023· article· pt· W4319350390 on OpenAlexaff
Romário Trentin, François Laurent, Luís Eduardo de Souza Robaina

Bibliographic record

VenuePara Onde!? · 2023
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil erosion and sediment transport
Canadian institutionsAdidas (Canada)
Fundersnot available
KeywordsGeographyEnvironmental scienceForestry

Abstract

fetched live from OpenAlex

O uso da terra encontra-se em fase de transformação rápida no Rio Grande do Sul. As grandes transformações nas formas de uso da terra têm contribuído significativamente para a mudança do balanço hídrico e, consequentemente, da vazão dos cursos d’água. O presente trabalho tem como objetivo analisar o efeito que a ocupação da terra, tem sobre o balaço hídrico na bacia hidrográfica do Rio Santa Maria. Essa bacia possui uma área de 14.913 km² e está localizada na porção sudoeste do estado do Rio Grande do Sul, região sul do Brasil, situando-se na divisa com o Uruguai, compondo uma significativa área do Bioma Pampa. A metodologia é baseada no modelo hidrológico SWAT (Soil & Water Assessment Tool), com um cálculo do balanço hídrico em relação ao clima, ao solo, à declividade, à cobertura vegetal, associados em unidades de resposta hidrológica, em equações de transferência do escoamento no aquífero e na rede hidrológica. Os resultados mostram que a contribuição é bastante diferenciada entre as culturas e as pastagens presentes na bacia, visto que, além das contribuições específicas das características dos solos e da declividade da bacia, a forma de manuseio das culturas possibilita grandes diferenças quanto às características dos elementos do balanço hídrico. As transformações do uso, com a mudança das áreas de campos nativos para as áreas de lavouras de soja ou arroz, ou ainda de silvicultura, tende a apresentar um significativo impacto no balanço hídrico da bacia.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.320
Threshold uncertainty score0.637

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.048
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePara Onde!?Same topicSoil erosion and sediment transportFrench-language works237,207