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Enregistrement W2365771718

MEASUREMENTS FOR SPATIAL ACCESSIBILITY OF NATIONAL FOREST PARKS IN CHINA

2013· article· en· W2365771718 sur OpenAlex
Pan Jing-h

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChangjiang liuyu ziyuan yu huanjing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyRaster dataTourismBeijingChinaProsperitySpatial analysisEnvironmental resource managementSustainable developmentDistribution (mathematics)National forestEcotourismCommon spatial patternRaster graphicsEcologyRemote sensingForestryEnvironmental scienceComputer scienceEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low carbon economy,sustainable development and employment problems have been the focus of world attention.With the prosperity of ecotourism,the forest park in China gets its all-around development.Forest park has been a leading role in the development of forest tourism industry.Through the development of forest tourism in forest park,people's awareness of ecological protection was improved,and economic development in the surrounding was promoted,which has an increasingly important role in promoting regional economic development.The study of the spatial structure of forest park is receiving increasing attention but methodology so far has used qualitative rather than quantitative methods.The change of accessibility plays a prominent role of motive force to promote the regional economic development and regional spatial structure changes.Evaluation of accessibility generally includes network analysis,grid analysis and raster analysis.Based on an investigation of 713National Forest Parks and using GIS and some quantitative analysis methods,such as Nearest Neighbor Index(NNI)and Hot spot clustering,the spatial structure of National Forest Parks was investigated,and their characteristics and distribution for different strategies were discussed.Based on matrix raster data covering the whole space,this paper calculated spatial accessibility of all counties in China using cost weighted distance method and ArcGIS as platforms.Then spatial differences of county accessibility of scenic spots were discussed by using ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis).The results show that general National Forest Parks exhibited an aggregated distribution.Considering the accessibility,we find that the human scenic spots were more centralized.The average accessibility was about 60.5min,and the area where the accessibility of scenic spots was within 2hreached 63.29%,while the area where the accessibility was within 30minutes accounted for 19.84% and the area located at central Tibetan Plateau took the longest time 595min.The average accessibility was shortened from 168.18min in 1991to 137.86min in 2010.And then,distribution of the accessibility pointed to traffic line.At county level,the estimated values of Moran's I were all positive numbers using analysis of spatial association.All the test results indicate that National Forest Park and adjacent areas showed positive correlation.Distribution of hot spots regarding the accessibility showed an obvious hot spots–sub-hotspots– sub-cold spots-cold spots zonal distribution pattern from east to west.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,270 · 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