Poyang Lake basin: a successful, large-scale integrated basin management model for developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Protection of water environment while developing socio-economy is a challenging task for lake regions of many developing countries. Poyang Lake is the largest fresh water lake in China, with its total drainage area of 160,000 km2. In spite of rapid development of socio-economy in Poyang Lake region in the past several decades, water in Poyang Lake is of good quality and is known as the "last pot of clear water" of the Yangtze River Basin in China. In this paper, the reasons of "last pot of clear water" of Poyang Lake were analysed to demonstrate how economic development and environmental protection can be coordinated. There are three main reasons for contributing to this coordinated development: 1) the unique geomorphologic features of Poyang Lake and the short water residence time; 2) the matching of the basin physical boundary with the administrative boundary; and 3) the implementation of "Mountain-River-Lake Program" (MRL), with the ecosystem concept of "mountain as source, river as connection flow, and lake as storage". In addition, a series of actions have been taken to coordinate development, utilisation, management and protection in the Poyang Lake basin. Our key experiences are: considering all basin components when focusing on lake environment protection is a guiding principle; raising the living standard of people through implementation of various eco-economic projects or models in the basin is the most important strategy; preventing soil and water erosion is critical for protecting water sources; and establishing an effective governance mechanism for basin management is essential. This successful, large-scale basin management model can be extended to any basin or lake regions of developing countries where both environmental protection and economic development are needed and coordinated.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».