The Expansion Mechanism of Rural Residential Land and Implications for Sustainable Regional Development: Evidence from the Baota District in China’s Loess Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Rural residential land is the main space of a farmer’s life, rural culture, and social relations. Prior research of rural residential land has focused more on its evolvement in plain and traditional agricultural areas. Yet, there is no clear picture of rural residential land expansion, especially in ecologically fragile areas. This study analyzed the characteristics of rural residential land expansion based on 30 m spatial resolution land-use datasets of the Baota District of Yan’an City, Shannxi Province, and further explored the influencing factors and mechanisms of rural residential land expansion through binary logistic regression (BLR) modeling. Our findings indicated that the area of rural residential land in the Baota District increased by 116.16% during 1990–2015. More than 75% of the residential land expansion came from the occupation of cropland. Moreover, rural residential land expansion was heterogeneous in the rural regional system. The expansion scale, speed, and mode diversity of rural residential land decreased with the increased distance to urban built-up areas. Geographical conditions and resource endowments are the primary internal driving factors; urbanization and policy implementation are two major external driving forces. The authors suggest that the realization of regional sustainable development in ecologically fragile areas should strengthen urban–rural integration, focus on constructing central towns, and ensure ecological protection measures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».