Water Security Assessment of China’s One Belt and One Road Region
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The sustainable development of socioeconomic and environmental systems are highly dependent on water capital and water utilization efficiency. Nowadays, a significant portion of the world is facing water security issues due to a combination of various factors. As a result, socioeconomic and environmental systems are threatened. China is also currently experiencing problems. Water security assessment helps to identify key determining factors for optimal water utilization, so the authors present the Driving Forces-Pressures-Carrying Capacity-State-Impacts-Responses (DPSCIR) water security assessment framework. Unlike previous methods, the proposed framework incorporates the carrying capacity of the environment, and as a result, yields assessment results that are more realistic. As a case study, the proposed framework coupled with the entropy method is applied to assess the water security status of the One Belt and One Road (B&R) region in China. In addition, the water security level of the provinces and municipalities in this region are simulated for the time period from 2017 to 2022 using the Grey Prediction Model. The results show that Responses, State, Pressures, and Carrying Capacity Subsystems greatly influence water security of the region. According to the assessment, water security of the area improved from 2011 to 2016. The results portray the following trend among the three subregions of the study area, the water security of the 21st Maritime Silk Road (One Road) area is better than Silk Road Economic Belt (One Belt) and the Strategy Support and Pivotal Gateway (SSPG) of B&R areas. Generally, from the evaluation results it can be concluded that only focusing on the subsystem of Responses cannot entirely address the water security problems within the B&R area. Therefore, to ensure sustainable water security in the region and in the country, the government needs to design water resource management mechanisms that take all the subsystems into account.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle