Eventos pluviais erosivos simulados sob diferentes coberturas do solo em Paragominas - Pará
Bibliographic record
Abstract
Objetivo deste trabalho foi avaliar potenciais impactos decorrentes de simulações de eventos pluviais erosivos quantificando e qualificando os sedimentos carreados em solo com quatro tipos de coberturas típicas de sistemas agropecuários. A pesquisa foi realizada com dois simuladores de chuva, um fixo e outro móvel, entre os dias 14 a 20 de outubro de 2015. Para coleta da solução de solo fez-se um canal no final da parcela. O simulador móvel consistiu em uma estrutura com cinco garrafas de 20 L cortadas e dispostas a 90º, com o solo e respectivas coberturas, uma garrafa a 180º presa na estrutura de forma que ficasse acima das outras garrafas, servindo de reservatório da água. As cultivares utilizadas foram milho, capim Mombaça, soja e grama Bermuda. As amostras foram submetidas a análises de pH, turbidez, cor, sólidos totais, resíduos e sedimentos erodidos por m². Os resultados apontaram que a cobertura vegetal atenua o impacto das gotas de chuva evitando o surgimento ou mitigando o agravamento de processos erosivos. O capim Mombaça e a soja pela arquitetura foliar foram os mais eficientes na redução do transporte de sedimentos ao comparar com as parcelas de grama, milho e solo exposto.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".