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 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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.002 | 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".