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Enregistrement W1954532722 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020050103.015

A Research on the Market Mechanism of Environment Protection in Wuhan City

2010· article· en· W1954532722 sur OpenAlexvenueno aff
Xiang‐Guo Li, Ming-peng Yuan

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Changes in China
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceResource (disambiguation)GeographyEconomyArtEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human beings have changed the development and use of water resource from single target to multi-targets, owing to that water resource is an important physical basis for the development of economy and society. This paper explores the market mechanism of water resource and environment protection in Wu Han City in terms of the mechanisms of water right protection, water right market, fees paid by benefactors and protector revenue. Key words: Water resource,Water environment,Market mechanism Resume L’exploitation et l’utilisation des ressources hydrauliques developpent de l’unique objet vers de multiple objets, les ressources hydrauliques sont des conditions materielles importantes du developpement de l’economie nationale et de la societe. Cet article traite les ressources hydrauliques et le mecanisme oriente vers le marche de la protection de l’environnement hydraulique de la ville de Wu han sous quatre angles ci-dessous : le mecanisme de la protection du droit hydraulique, le mecanisme oriente vers le marche du droit hydraulique, le mecanisme du paiement des beneficiaire, le mecanisme du benefice des protecteurs. Mots-cles: Wuhan, les ressources hydrauliques, l’environnement hydraulique, le mecanisme oriente vers le marche 摘 要 人類對水資源的開發利用,已有單一目標向多目標協同發展,水資源是國民經濟和社會發展的重要物質條件。本文擬從水權保護機制、水權市場化機制、受益者付費機制和保護者收益機制四個方面對武漢市水資源及水環境保護市場化機制作些探討。 關鍵詞:武漢;水資源;水環境;市場化機制

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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