Transfer of Virtual Water of Woody Forest Products from China
Notice bibliographique
Résumé
Global freshwater resources are under increasing pressure. It is reported that international trade of water-intensive products (the so-called virtual water trade) can be used to ease global water pressure. In spite of the significant amount of international trade of woody forest products, virtual water of woody forest products (VWWFP) and the corresponding international trade are largely ignored. However, virtual water research has progressed steadily. This study maps VWWFP and statistically analyzes China’s official data for the period 1993–2014. The results show a rapid increase in the trend of VWWFP flow from China, reaching 7.61 × 1012 m3 or 3.48 times annual virtual water trade for agricultural products. The export and import volumes of China are respectively 1.27 × 1012 m3 and 6.34 × 1012 m3 for 1993–2014. China imported a total of 5.07 × 1012 m3 of VWWFP in 1993–2014 to lessen domestic water pressure, which is five times the annual water transfer via China’s South–North Water Transfer project. Asia and Europe account for the highest contribution (50.52%) to China’s import. Other contributors include the Russian Federation (16.63%), Indonesia (13.45%), Canada (13.41%), the United States of America (9.60%), Brazil (7.23%) and Malaysia (6.33%). China mainly exports VWWFP to Asia (47.68%), North America (23.24%), and Europe (20.01%). The countries which export the highest amount of VWWFP include the United States of America, Japan, Republic of Korea and Canada. Then the countries which import the highest amount of VWWFP include the Russian Federation, Canada, United States of America, and Brazil. The VWWFP flow study shows an obvious geographical distribution that is driven by proximity and traffic since transportation cost of woody forest products could be significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».