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Enregistrement W4289704508 · doi:10.1016/j.ecolind.2022.109214

Dynamic assessment and influencing factors analysis of water environmental carrying capacity in the Yangtze River Economic Belt, China

2022· article· en· W4289704508 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resources and Sustainability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarrying capacityObstaclePer capitaSustainabilityEnvironmental scienceWater resourcesIndex (typography)Water consumptionYangtze riverEnvironmental engineeringChinaBusinessEcologyGeographyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving water environmental carrying capacity (WECC) is pivotal to support water sustainability and continued economic development. The improvement pathways of WECC based on both subsystem coupling and driving factors have not yet been identified. Therefore, taking the Yangtze River Economic Belt (YREB) as a case study, this paper firstly constructed a set of scientific comprehensive evaluation index system of WECC based on the coupling system of water resources-water environment-society-economy. Secondly, the improved catastrophe progression method was properly introduced to dynamically evaluate the level of provincial WECC from 2010 to 2018. Finally, the coupling coordination degree (CCD) and obstacle factor diagnosis model were creatively combined to identify the main influencing factors of WECC. The main findings were as follows: (1) The WECC of the YREB was generally low at the provincial and subsystem levels without any obvious upward trend. In comparison, the WECC was higher in Shanghai City, Zhejiang Province and the lower reaches of the YREB. (2) The CCD among the four subsystems was generally low in the YREB. Meanwhile, there was a significant positive correlation between the CCD and WECC in each provincial area, and thus the low CCD was a vital reason for the low WECC in the YREB. (3) Overall, the economic subsystem had the highest restriction on WECC improvement in the YREB, while that of the water resources subsystem had the least. Seen from the mean, the top five obstacle factors of WECC were proportion of ecological environment water consumption, urbanization rate, per capita GDP, proportion of tertiary industry and water consumption per unit of GDP respectively. Furthermore, the rankings of main obstacle factors showed a certain time fluctuation. In general, it could be found out that the CCD of subsystems and main obstacle factors should be focused on simultaneously when improving regional WECC. Additionally, this study has provided a new analytical framework for identifying the pathways of improving WECC, which is also applicable to find the improvement pathways for stability and safety of other complex systems.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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