Impacts of environmental and socioeconomic factors on gross ecosystem product of the Three Gorges reservoir area, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental and socioeconomic drivers would alter landscapes, bringing various effects with different directions and magnitudes. Demonstrating these driving effects is key to relieving the conflicts between territorial vegetation restoration and regional economic growth. However, the relationship between ecological protection and economic development due to landscape dynamics has not been systematically demonstrated as environment is difficult to quantify by the monetary value. In this article, we explored the changes in gross ecosystem product (GEP) in the Three Gorges (TG) reservoir area and constructed a conceptual framework to explicate its driving mechanism. Our results suggested that topographic, soil, and climatic factors positively impact on GEP through their important effects on vegetation structure, distribution, and succession. Additionally, reforestation policies promote the conversion of farmland and grassland to forestland in the TG reservoir region, which was the main contributor to enhancing GEP. Conversely, socioeconomic factors negatively impact GEP, of which effects were mainly manifested by changes in the proportion of ecological land. Therefore, it is essential to maintain a suitable land use proportion in this region to optimize GEP, and we proposed a landscape restoration program to enhance four ecosystem productions. This article provides a reference for land resource allocation for environmental protection and sustainable development in ecologically fragile areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».