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Enregistrement W1817069787 · doi:10.5539/jsd.v8n8p182

Resilience of Social-ecological Systems to Human Perturbation: Assessing Dongting Lake in China

2015· article· en· W1817069787 sur OpenAlexvenueno aff
Li Xu, Дора Маринова, Xiumei Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of SciencesHohai UniversityChinese Academy of SciencesCurtin University of Technology
Mots-clésThree gorgesResilience (materials science)WeightingChinaAdaptabilityEnvironmental scienceEcological resilienceEcologySustainable developmentGeographyEnvironmental resource managementWater resource managementEcosystemGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper conducts an assessment on the social-ecological resilience of China’s Dongting Lake (and its three sections – East, West and South Dongting Lake) in relation to the perturbations of the Three Gorges Dam using a set of resilience-based indicators. Expert scoring is applied to identify the different states of the lake and their resilience levels. Based on equal weighting for all indicators and using the technique of ordering preferences according to similarity to the ideal solution, an assessment of the social-ecological resilience of Dongting Lake is generated. The results show that East Dongting has higher ability to absorb perturbations than South and West Dongting which have relatively low resilience to the changes triggered by the impoundment of the Dam. Effective adaptation measures are needed for the lake to be able to better absorb these perturbations and be sustainable in the long run.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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