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Enregistrement W4290999446 · doi:10.3390/ijgi11080447

Characterizing Production–Living–Ecological Space Evolution and Its Driving Factors: A Case Study of the Chaohu Lake Basin in China from 2000 to 2020

2022· article· en· W4290999446 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

RevueISPRS International Journal of Geo-Information · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan Province
Mots-clésGeographyLandscape ecologyDriving factorsChinaUrbanizationLandscape planningDominance (genetics)PopulationSpatial ecologyEnvironmental resource managementStructural basinEcologyPhysical geographyEnvironmental scienceHabitatGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The division of the territorial space functional area is the primary method to study the rational exploitation and use of land space. The research on the Production–Living–Ecological Space (PLES) change and its motivating factors has major implications for managing and optimizing spatial planning and may open up a new research direction for inquiries into environmental change on a global scale. In this study, the transfer matrix and landscape pattern index methods were used to analyze the temporal changes as well as the evolution features of the landscape pattern of the PLES in the Chaohu Lake Basin from 2000 to 2020. Using principal component analysis and grey correlation analysis, the primary driving indicators of the spatial changes of the PLES in the Chaohu Lake Basin and the degree of the influence of various driving factors on various spatial types were determined. The study concluded with a few findings. First, from the standpoint of landscape structure, the Chaohu Lake Basin’s agricultural production space (APS) makes up more than 60% of the total area, and it and urban living space (ULS) are the two most visible spatial categories. Second, the pattern of the landscape demonstrates that the area used for agricultural production holds a significant advantage within the overall structure of the landscape. Although there is less connectedness between different landscape types, less landscape dominance, and more landscape fragmentation, the structure of different landscape types tends to be more varied. Third, the findings of the driving analysis demonstrate that the natural climate, population structure of agricultural development, and industrial structure of economic development are the three driving indicators of the change of the PLES. Finally, in order to promote the formation of a territorial space development pattern with intensive and efficient production space, appropriate living space, and beautiful ecological space, it is proposed to carry out land regulation according to natural factors, economic development, national policies, and other actual conditions.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,634

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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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