Detecting One-Hundred-Year Environmental Changes in Western China Using Seven-Year Repeat Photography
Notice bibliographique
Résumé
Due to its diverse, wondrous plants and unique topography, Western China has drawn great attention from explorers and naturalists from the Western World. Among them, Ernest Henry Wilson (1876 -1930), known as 'Chinese' Wilson, travelled to Western China five times from 1899 to 1918. He took more than 1,000 photos during his travels. These valuable photos illustrated the natural and social environment of Western China a century ago. Since 1997, we had collected E.H. Wilson's old pictures, and then since 2004, along the expedition route of E.H. Wilson, we took 7 years to repeat photographing 250 of these old pictures. Comparing Wilson's photos with ours, we found an obvious warming trend over the 100 years, not only in specific areas but throughout the entire Western China. Such warming trend manifested in phenology changes, community shifts and melting snow in alpine mountains. In this study, we also noted remarkable vegetation changes. Out of 62 picture pairs were related to vegetation change, 39 indicated vegetation has changed to the better condition, 17 for degraded vegetation and six for no obvious change. Also in these photos at a century interval, we found not only rapid urbanization in Western China, but also the disappearance of traditional cultures. Through such comparisons, we should not only be amazed about the significant environmental changes through time in Western China, but also consider its implications for protecting environment while meeting the economic development beyond such changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».