MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2768698293 · doi:10.5539/jsd.v10n6p214

Evaluation of Sustainability of Zhengzhou’s Land Use

2017· article· en· W2768698293 sur OpenAlexvenueno aff
Nan Wang, Shenghui Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueRemote Sensing and Land Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityLand useAsset (computer security)ReproductionEnvironmental resource managementIndex (typography)Resource (disambiguation)PopulationBusinessGeographyNatural resource economicsEconomicsEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land is not only a major space for human production and living, but also one of the most precious resources to humans. As a space carrier of urban construction, urban land resources constitute the part with the highest asset benefit among land resources, offering an essential space for economic reproduction, population reproduction and environment reproduction in urban areas. To sum up, urban land resources are the material basis, guaranteeing sustainability of urban development.In this paper, changes of sustainability of land use in Zhengzhou City, Henan Province from 2011 to 2015 were analyzed so as to evaluate sustainability level of land use in Zhengzhou. Based on correlation analysis, resource, environment, economy and society were selected as four evaluation indexes, and their weights were determined. Then, the method of maximum was used to realize data normalization, and the comprehensive index value was computed. Finally, sustainability of Zhengzhou’s land use was comprehensively evaluated. Taken as a whole, sustainability of Zhengzhou’s land use was improving from 2011 to 2015, but the comprehensive sustainability level was still low, calling for further strengthening. From 2014 to 2015, the sustainability level of land use was still on the downward.

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)0,005
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable DevelopmentMême sujetRemote Sensing and Land UseTravaux en français237 207