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Enregistrement W4391309068 · doi:10.3390/w16030414

Spatio-Temporal Evaluation of Water Resources System Resilience and Identification of Its Driving Factors in the Yellow River Basin

2024· article· en· W4391309068 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

RevueWater · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resources and Sustainability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResilience (materials science)Identification (biology)Structural basinEnvironmental scienceWater resource managementHydrology (agriculture)Drainage basinWater resourcesEnvironmental resource managementGeographyGeologyCartographyEcologyGeomorphologyGeotechnical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water resources are crucial for the development of ecosystems and humanity. The Yellow River Basin (YRB), as an important ecological area in China, is facing significant challenges in ecological protection and high-quality development due to global climate change and intense human activities. In order to alleviate the water resources crisis in the YRB, it is necessary to calculate the resilience of the water resources system and identify the main influencing factors. This paper considered the factors of water resources, social economy, and ecological environment, then constructed an evaluation framework of the water resources system resilience (WRSR) from three aspects: resistance, restoration, and adaptability. Taking nine provinces along the YRB as a case study, the WRSR was measured by using the entropy weight TOPSIS model, and its driving factors were analyzed with Geographical Detectors (GD). The results showed that: (1) From 2010 to 2022, the WRSR in the Yellow River Basin and various provinces was showing a fluctuating increasing trend, in which Ningxia had the highest average WRSR (0.646), while Shanxi had the lowest (0.168). (2) From three dimensions, the development trends of resistance, restoration, and adaptability in the YRB and various provinces from 2010 to 2022 were relatively stable. Shandong’s resistance level far exceeded that of other provinces, having the highest average resistance value (0.692), and Ningxia had the highest average value of restoration (0.827) and adaptability (0.711). However, Gansu had the lowest average value of resistance (0.119), Sichuan had the lowest average value of restoration (0.097), and Shandong had the lowest average value of adaptability (0.110). (3) In terms of impact factors, the development and utilization rate of water resources (C13) and the development and utilization rate of surface water resources (C14) in the restoration subsystem consistently ranked in the top two of influencing factors. Similarly, the water consumption per 10,000 yuan of GDP (C26) in the adaptability subsystem consistently ranked within the top ten. On the other hand, the natural population growth rate (C6) in the resistance subsystem, as well as the impact of ammonia nitrogen emissions (C9) and total precipitation (C2) in wastewater, exhibited an upward trend. Based on these, this paper provides relevant suggestions for improving the WRSR in the YRB.

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)0,002
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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