Estados y transiciones en ambientes cultivados sujetos a anegamiento del centro de la Argentina
Bibliographic record
Abstract
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.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 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 teacher head, 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".