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Enregistrement W3000007264 · doi:10.3390/app10020586

The Impact of Virtual Water on Sustainable Development in Gansu Province

2020· article· en· W3000007264 sur OpenAlexaff
Weixuan Wang, Jan Adamowski, Chunfang Liu, Yujia Liu, Yongkai Zhang, Xueyan Wang, Haohai Su, Jianjun Cao

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual waterChinaSustainable developmentEnvironmental scienceWater useEconomic shortageWater scarcityBusinessWater resource managementMathematicsAgricultural economicsNatural resource economicsEnvironmental engineeringGeographyEconomicsAgriculturePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of virtual water, as a new approach for addressing water shortage and safety issues, can be applied to support sustainable development in water-scarce regions. Using the input-output method, the direct and the complete water use coefficients of industries categorized as primary, secondary, or tertiary, and the spatial flow patterns of the inter-provincial trade in the Gansu province region of China, were explored. The results show that in 2007, 2010, and 2012 the direct and complete water use coefficients of the primary industries were the greatest among the three industry categories, with direct water use coefficients of 1545.58, 882.28, and 762.16, respectively, and complete water use coefficients of 1692.22, 1005.38, and 873.44, respectively; whereas, the direct and complete water use coefficient values of the tertiary industry category were the lowest, with direct water use coefficients of 16.65, 7.74, and 66.89 for 2007, 2010, and 2012, respectively, and complete water use coefficients of 65.46, 66.89, and 72.81 for 2007, 2010, and 2012, respectively. In addition, study results suggest that the volume of virtual water supplied to Gasnu province’s local industries has decreased annually, while virtual water exports from the province have increased annually, with the primary industry accounting for 95% of virtual water output. Overall, the virtual water of Gansu province in 2010 showed a net output trend, with a total output of 0.506 billion m3, while in 2007 and 2012 it showed a net input trend with a total input of 0.104 and 1.235 billion m3, respectively. Beijing, Shanghai, Guangdong, Ningxia and other water-scarce areas were the main input, or import source for Gansu’s virtual water; during the years studied, these provinces imported more than 50 million m3 individually. Based on these results, it is clear that under the current structure, virtual water is mainly exported to the well-developed coastal areas and their adjacent provinces or other water-abundant regions. Therefore, Gansu province should (1) adjust the industrial structure and develop water-saving and high-tech industries; (2) adjust the current trade pattern to reduce virtual water output while increasing its input to achieve balanced economic development and water resource security.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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