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Enregistrement W4282826389 · doi:10.5194/gmd-15-4503-2022

ANEMI_Yangtze v1.0: a coupled human–natural systems model for the Yangtze Economic Belt – model description

2022· article· en· W4282826389 sur OpenAlexafffund
Haiyan Jiang, Slobodan P. Simonović, Zhongbo Yu

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesState Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic EngineeringNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPopulationSustainable developmentEnvironmental pollutionNatural resource economicsEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyEnvironmental protectionEconomicsMedicineBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Yangtze Economic Belt (hereafter, the Belt) is one of the most dynamic regions in China in terms of population growth, economic progress, industrialization, and urbanization. It faces many resource constraints (land, food, energy) and environmental challenges (pollution, biodiversity loss) under rapid population growth and economic development. Interactions between human and natural systems are at the heart of the challenges facing the sustainable development of the Belt. By adopting systematic thinking and the methodology of system dynamics simulation, an integrated system-dynamics-based simulation model for the Belt, named ANEMI_Yangtze, has been developed based on the third version of ANEMI3. The nine sectors of population, economy, land, food, energy, water, carbon, nutrients, and fish are currently included in ANEMI_Yangtze. This paper presents the ANEMI_Yangtze model description, which includes (i) the identification of the cross-sectoral interactions and feedbacks involved in shaping the Belt's system behavior over time; (ii) the identification of the feedbacks within each sector that drive the state variables in that sector; and (iii) the description of a new fish sector and modifications to the population, food, energy, and water sectors, including the underlying theoretical basis for model equations. The validation and robustness tests confirm that the ANEMI_Yangtze model can be used to support scenario development, policy assessment, and decision-making. This study aims to improve the understanding of the complex interactions among coupled human–natural systems in the Belt to provide the foundation for science-based policies for the sustainable development of the Belt.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,182 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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