Plausible response of urban encroachment on ecological land to tourism growth and implications for sustainable management, a case study of Zhangjiajie, China
Notice bibliographique
Résumé
Rapid urban expansion in emerging tourism-oriented cities often leads to substantial encroachment on ecological lands and tremendous environmental pressure. Tourism growth and urban encroachment control are indispensable for sustainable development, but their interaction has rarely been reported. Here, 23-years' built-up areas time series with corresponding indicators of Proportion of Land used for Tourism (PLT) are integrated, to explore this interaction and construct Urban Encroachment Probability Curve (UEPC), and to reveals their causation and cycle by Granger analysis. The results show that the probability of encroachment in the next year increases rapidly with the increase of PLT at the urban boundary. When the PLT is between 30 and 35, the probability of encroachment reaches 80%. However, the right shift of UEPC from 1995 to 2018 shows that urban encroachment has become increasingly difficult. An urban encroachment cycle (spatial planning – urban encroachment - tourism growth - population increase - land demand increase - spatial planning) takes at least four years. The monitoring of PLT on the boundary and PLT outside the built-up area has a great role in predicting the place and size of future encroachment. This objective prediction is the reliable basis for sustainable development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».