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Enregistrement W3080513638 · doi:10.24043/isj.125

Impact of land use on coastline change of island cities: A case of Zhoushan Island, China

2020· article· en· W3080513638 sur OpenAlexvenueno aff
Yizhou Wu, Shuwai Wang, Jiacheng Wang, Siqin Wu, Heyuan You, Yue Wang

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Foundation of Ministry of Education of ChinaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLand reclamationUrbanizationGeographyLand useLand developmentChinaPort (circuit theory)AgricultureAgricultural landPopulationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic activities have an important effect on the natural coastlines of island cities as a result of urbanization and population agglomeration in developing countries. In order to identify the relationships between land use and coastline changes in the typical island city, this study used land use data, remote sensing technology, and geographic information system (GIS) technology to analyze the land use situation and coastline changes in the coastal zone of Zhoushan Island in China. The results show that, from 2012 to 2017, the coastal land area of Zhoushan Island increased from 121.54 km2 to 126.00 km2. New agricultural land accounted for the highest proportion of total land use growth (46.86%), followed by residential land, land for street, and transportation and industrial land. The length of the coastline increased from 137.98 km to 142.7 km. The indicators of agricultural land, industrial land, land price, and production coastline had a significant positive impact on the rate of coastline changes. Moreover, the coastline was more than just a natural coastline but also had 336 multiple functions in terms of production, daily living, leisure, and transportation. The study found that the rapid growth of tideland reclamation-based, land reclamation-based aquaculture, and the harbour/port construction-based logistics industry are the main reasons for the continuous changes in coastlines.

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)0,000
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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