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Enregistrement W4226382184 · doi:10.5751/es-13224-270201

"Cities in the forest" and "cities of the forest": an environmental Kuznets curve (EKC) spatial approach to analyzing the urbanization-deforestation relationship in a Brazilian Amazon state

2022· article· en· W4226382184 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRural Development and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade Federal do ABC
Mots-clésAmazon rainforestGeoprocessingDeforestation (computer science)UrbanizationKuznets curveGeographyCensusSocioeconomic statusEnvironmental degradationEnvironmental protectionRegional scienceCartographyEconomic growthPopulationEcologyDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary urbanization has been reorganizing the territories and the socioeconomic relations in the Brazilian Amazon as a whole. We seek to identify a general typology of relationships between urbanization and deforestation in the Brazilian Amazon, in the light of the environmental Kuznets curve (EKC) theory. We have applied this approach to the 144 municipalities of Pará, in the Brazilian Amazon, in the inter-census interval from 2000 to 2010. The EKC approach included the spatial analysis method of geographically weighted regressions (GWR). Deforestation, measured by the PRODES program by Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), was used as a measure of environmental degradation and the urbanization has been restricted to a socioeconomic characterizing, based on a set of 22 variables from the national census database, aggregated at the municipalities level. The results showed two main typologies: (1) the decreasing monotonic and (2)

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.

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)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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