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Enregistrement W2373685876

Dynamic Change of Land Use & Landscape Pattern in Middle and Lower Reaches of Shule River During Recent 35 Years

2014· article· en· W2373685876 sur OpenAlex

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

RevueSoils · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Changes in China
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrasslandGeographyLand useLand coverCultivated landFragmentation (computing)Physical geographyLand use, land-use change and forestryDriving factorsDiversity indexLandscape ecologyPopulation growthPopulationForestryEcologyChinaDemographyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The middle and lower reaches of Shule River was chosen as the study area.Remote sensing images in 1975, 2000 and 2010 were used to extractland use/cover information. Then the landscape change tendency, change area, change rate and specific conversion type werestudied quantitatively through the transfermatrix calculation. Through extracting characteristics of landscape patternindexes, the regional pattern of landscape ecology and landscape heterogeneity was analyzed. Finally, the driving factors for landscape pattern change were investigated. Results indicated that the proportions of cultivated land and construction land expanded sharply by 19.6% and 73.3%, respectively over the past 35 years. Construction land was the highest in dynamic degree,reaching 2.11% and was followed by cultivated land. The conversions of gobiand grassland into cultivated land,and the conversion of gobi into grassland and construction land were the main trends of the land use variation. Totally, landscape density increased, the largest path index decreased, the weight area index increased and the shape of landscape became irregularity. The degree of diversity landscape and fragmentation increasing also showed that the land uses became more complex.Driving force analysis showed that the population growth and economic development were the most direct driving forces for land use/cover changes in study area.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,324

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,191 · 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