Evaluation of agricultural ecological environment in determining the capable areas: A case study of city of Esfahan, Iran
Notice bibliographique
Résumé
The nature of different activities in production, agriculture as well as distribution and consumption section, called as expansionist activities, largely influence the ability of the land. Production of consumable material, which is required for increasing population in various areas, and their attractions make it possible to earn more profit and it causes a significant pressure on soil and water resources and can threaten environmental pollution and human food security. A self-interested attitude on land resources has led to run short-term programs without considering the ecological capability of the land. These mentioned problems are, significantly intensified particularly in arid and semi-arid areas with severe limitations of water and soil quality and quantity. Therefore, land allocation based on ecological capability and selfpurification indexes, used for land use planning, is an appropriate response to meet the deficiencies noted. This paper studies the agricultural capable lands based on land capability. The proposed study uses GIS software capabilities with application of the environmental ability evaluation model, as a holistic approach, to make sustainable development research in the region. The results indicate that suitable lands for agriculture in the whole area in different classes are widespread and with regards to dependency of more than 90 percent of people to agricultural activities, serious attention of authorities is required for providing the appropriate baseline and avoiding land use change to develop this activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».