Spatiotemporal Variation in Land Use of Northeast China Tiger and Leopard National Park
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to disclose the law of land use variation in the Northeast China Tiger and Leopard National Park (NCTLNP), and provide theoretical basis for eco-environment protection of the national park in future. The data on land use variation in four phases (i.e., 1995, 2005, 2015, and 2018) were selected for analysis based on the geographical information system (GIS). The variation and transfer features of land use were quantified, with the aid of single land use dynamic degree, comprehensive land use dynamic degree, and land use transfer matrix. The results show that: (1) In 1995-2008, the main land types in the NCTLNP were forest, grassland, and cultivated land, which took up more than 90% of the total area; the grassland area increased, while the areas of cultivated land and forest declined; forest was the land use with the largest transfer-out area (523.59 km2), about 55.29% of the total transfer-out area in the study area; (2) In the sample period, NCTLNP witnessed significant transfers between land uses; the transfers mostly occurred between forest, grassland, and cultivated land; forest transfers were observed in every county and city; the transfer of forest to grassland mainly concentrated in Dongning City. The research results lay the basis for building up a stereo eco-environment monitoring network in the study area, and provide the research direction for eco-environment protection in the NCTLNP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».