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Enregistrement W2375391847

Recent Progresses of Land Use and Land Cover Change(LUCC) Models

2009· article· en· W2375391847 sur OpenAlexaff
Youqi Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand useLand coverLand use, land-use change and forestryFocus (optics)Dimension (graph theory)Environmental resource managementComputer scienceEnvironmental scienceRemote sensingGeographyEcologyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land use and land cover change(LUCC) is a major part and also a main cause of global environmental changes,and it has emerged recently as an important focus for land change studies.Based on the systematic summary of the progress of studies in LUCC in the latest decade,including its theories,methods and applications,a series of problems that should be urgently resolved in the study are put forward,and some important study directions and priorities for future are reviewed.Results show that LUCC model plays an important role and is an efficient tool to support the analysis of the causes,processes and consequences of land use systems and to support land use planning and policy.Second,spatio-temporal patterns of LUCC are the research core of LUCC models.The development of models has experienced an evolvement from single non-spatial to the combination of non-spatial and spatial models,however,at present most models are static models and ignore the temporal dimension of land-use change.Third,feedback is one of the important characteristics of LUCC;however,the majority of the existing LUCC models are very weak in analyzing and presenting the feedbacks of LUCC.In this regard,how to get a better understanding of the feedbacks at different time and space scales will be one of new tasks in LUCC models.Fourth,the objective of LUCC models is to study the dynamic relations of a coupled human-environment.Currently,most LUCC models are partial-equilibrium ones.Future LUCC models will focus on studies on the human-environment system from a systematic and holistic point of view.Fifth,multi-scale analysis in LUCC models is needed for a better understanding of land use change.Early LUCC models used to take a single scale or level of analysis into account.Recently,a number of LUCC models which implement multiple scales can be distinguished.The scaling will be a key issue in future LUCC models.Finally,although many methods of model validation are available,there is not a uniform standard and criterion of model validation.The weakness in reference data also limits the performance of model validation.All these will challenge the development of future LUCC models.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,697

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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,231
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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