A Sustainability Assessment of Five Major Food Crops’ Water Footprints in China from 1978 to 2010
Notice bibliographique
Résumé
Rice, wheat, corn, soybeans, and sorghum are the five major crops in China, which account for 92% of the country’s total grain production and 33% of its water consumption. Combining water footprint analysis tools with sustainability assessment tools, the water sustainability of the five major crops can be analyzed. Based on ecological economics theory, this paper constructs a sustainability evaluation system of China’s five major crops’ water footprints and analyzes the national and provincial diversity of the sustainability of the five major crops’ water footprints using three dimensions: scale, distribution, and equity. We find that the interprovincial distribution equity sustainability divergence is the key bottleneck factor that restricts sustainability (more than scale and configuration). One key strategy is to arrange grain production at the national level, on the basis of considering the differences of water-resource endowment between different provinces to break through the bottleneck of the water-resource distribution sustainability of these five major food crops. This paper determines a general management model that can improve the sustainability of water resource management at the interprovincial level by comparing and analyzing the most sustainable and least sustainable provinces for the water footprint production of these five major crops.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».