Comprehensive evaluation of water resources security in the Yellow River basin based on a fuzzy multi-attribute decision analysis approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In this paper, a fuzzy multi-attribute decision analysis approach (FMADAA) was developed for supporting the evaluation of water resources security in nine provinces within the Yellow River basin. A numerical approximation system and a modified left–right scoring approach were adopted to cope with the uncertainties in the acquired information. Also, four conventional multi-attribute decision analysis (MADA) methods were implemented in the evaluation model for impact evaluation, including simple weighted addition (SWA), weighted product (WP), cooperative game theory (CGT) and technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS). Moreover, several aggregation methods including average ranking procedure, Borda and Copeland methods were used to integrate the ranking results, helping rank the water resources security in those nine provinces as well as improving reliability of evaluation results. The ranking results showed that the water resources security of the entire basin was in critical condition, including the insecurity and absolute insecurity states, especially in Shanxi, Inner Mongolia and Ningxia provinces in which water resources were lower than the average quantity in China. Hence, the improvement of water eco-environment statuses in the above-mentioned provinces should be prioritized in the future planning of the Yellow River basin.
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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 | 0,006 | 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) | 0,000 | 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 découle