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Enregistrement W4392762465 · doi:10.24857/rgsa.v18n4-094

Correlation Fractal Dimension Analysis Mountainous Traditional Village Settlement Spatial Form –Case Study of Qiandongnan in Guizhou

2024· article· en· W4392762465 sur OpenAlexaff
Ersilin Wu, Boi-Yee Liao

Notice bibliographique

RevueRevista de Gestão Social e Ambiental · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHuman settlementUrbanizationSpatial distributionChinaDistribution (mathematics)Common spatial patternFractal dimensionFractalPhysical geographyCartographyStatisticsEcologyMathematicsArchaeologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: A study carried out in the traditional villages of Qiandongnan in Guizhou province, located in China, to portray 409 traditional villages’ spatial distribution and fractal charicteristic, as well as its implications for the preservation of the group of traditional villages. Theoretical framework: From previous research, traditional village quantitative research on spatial area focuses on the statistics of mathematical models and spatial analyses of GIS, which indirectly reflect the complexity of the spatial patterns of traditional villages. Therefore, applying fractal theory to the spatial complexity of villages can provide a relatively objective and direct assessment for studying traditional villages with different formation backgrounds. Method: Data were collected in Google Earth map data and spatial data were obtained, which were synthesized and analyzed using spatial, statistical and mathematics analysis to verify the distribution factors and know about villages’ spatial fractal characteristics. Results and conclusion: The mountain settlements in Qiandongnan are concentrated in Leishan based on the Miao national group and “Liping-Congjiang-Rongjiang” based on the Dong national group. The q values of the explanatory power of each factor for the spatial distribution of traditional villages in the Qiandongnan area are, in descending order, intangible cultural heritage > GDP > distance from roads > height > the proportion of ethnic minorities > urbanization rate > average annual temperature > average annual precipitation > distance to rivers. Research implications: Villages contribute significantly to the enhancement of traditional Chinese culture, especially the preservation of historical buildings and distinctive local cultures. Furthermore, Knowing the factors of traditional village centralized contiguous protection mode and rural planning based on the policy of rural revitalization in China. Originality/value: Collected traditional villages’ distribution data from the official website and marked on the Google Earth map. Spatial analysis distribution of villages and emphasizes the importance of spatial correlation analysis in understanding the relationship between land use and rural population distribution.

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 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)0,000
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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