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Enregistrement W2100831250 · doi:10.1177/0097700403259131

Converting Land to Nonagricultural Use in China’s Coastal Provinces

2004· article· en· W2100831250 sur OpenAlexaff
Samuel P. S. Ho, George C. S. Lin

Notice bibliographique

RevueModern China · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaUrbanizationGeographyIndustrialisationHuman settlementPaceLand useRural settlementRural areaAgricultural economicsEnvironmental protectionEconomic growthPolitical scienceEcologyEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the mid-1980s, the conversion of land to nonagricultural use in China has been arguably the most widespread in the country’s history, and in no region has the process been more intense than in China’s coastal provinces. Among the more important factors that have contributed to the conversion of land to nonagricultural use are rural-urban migration, rapid economic growth, and increased investments in roads. A study of Landsat photographs of one south Jiangsu region reveals that because rural settlements are scattered and use a large amount of land and because urbanization and industrialization have occurred in a decentralized fashion, the shift in land use has not been restricted to a few major cities but has been widely dispersed. The article concludes by arguing that while the conversion of land to nonagricultural use in the coastal provinces is bound to continue, its pace will be slower than in the recent past.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations115
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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