Measuring the implementation effects of rural revitalization in China’s Jiangsu Province: Under the analytical framework of “deconstruction, assessment and brainstorming”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With rural decline becoming a global issue, the implementation of rural revitalization strategy has been turning into general starting points for many countries, especially in contemporary China. In this paper, we proposed a systematic analysis framework and a new evaluation index system for the implementation effectiveness of rural revitalization at the county scale. In addition, empirical research was conducted based on Jiangsu Province. The results indicated that the average value of the comprehensive index of implementation effects of rural revitalization in Jiangsu was 1.8198, and nearly 60% counties in the province were below this average. Also, the obvious disequilibrium and spatial differentiation laws were observed which presenting a stepwise advance from south to north, with the inland superior to the coastal. The five‐dimensional coordination status of rural revitalization in Jiangsu was relatively high, with the majority of counties reached at barely balanced state. A total of 21 counties were identified as problematic regions in Jiangsu through comprehensive overlay analysis. They were mainly located in northern Jiangsu, and could be divided into seven specific types. The proposed evaluation framework and indicator system might make up for the lack of effective reference systems and scientific quantitative indicators in the current county‐scale rural revitalization strategy practices. Moreover, the idea of identifying problem areas and the classification mode of rural revitalization goal levels proposed in this paper are also of great reference for other regions.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».