Analysis of land use difference degree in arid inland river basin——Taking Zhangye,Ganzhou District as an example
Notice bibliographique
Résumé
The land in arid inland river basin is exposed to harsh natural environment,where the ecological environment is fragile,human activities caused great harm.Researching arid inland river basins and their regional differences in the degree of land use can give the theoretical basis for reasonable development of land use and land use planning.Taking Ganzhou District as an example,we used GIS technology and comprehensive analysis method,composited index with a model of land use degree,land use change models and the extent of regional differences in land use change model to analyze the extent of land use and regional differences.The results showed that in 2005 the average land use degree index an of the whole region was 255.25,the overall level of land use was at a medium level,but the villages and towns land use levels were not the same,needing further development and utilization of land resources,and land use was in the development period.In Ganzhou District most of the villages and towns land use degree changed and land use degree change rate were greater than zero,land use varied quite differently;Land use degree distributied according to different characteristics of topography,a high degree land use was focused on the central plains region,and north and south sides of mountainous areas were in the lower level of land use.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».