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Enregistrement W4395683858 · doi:10.1016/j.ecolind.2024.112045

Evaluation and prediction of water security levels in Northwest China based on the DPSIR model

2024· article· en· W4395683858 sur OpenAlexaff
Jiaqi Li, Weijun He, Enhui Jiang, Liang Yuan, Bo Qu, Dagmawi Mulugeta Degefu, Thomas Stephen Ramsey

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resources and Sustainability
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDPSIRChinaEnvironmental scienceWater resource managementEnvironmental resource managementGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A water security evaluation framework was established based on the DPSIR. • Five-element connection degree method was used to evaluate the water security. • Northwest China’s water security developed to a very high level. • Five dimensions of water security showed a steadily improving trend. Since the the dawn of the 21st century, water security has occupied a pivotal position in fostering sustainable development. However, frequency of extreme weather events due to climate change and higher intensity of anthropogenic events, water security problems in Northwest China are becoming increasingly prominent. This paper elucidates water security levels and predicts future trends of Northwest China. Firstly, the Driving Force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) conceptual framework served as the foundation for the establishment of the water security evaluation index system. Then used the entropy weight method to calculate the weight of indicators and the five-element connection degree method was used to assess the water security levels. The period for the data used in the study was from 2010 to 2019. Finally, a grey prediction model was employed to forecast the water security levels from 2023 to 2030. The findings showed that: (1) From 2010 to 2019, the water security situation gradually developed to a very high level in Northwest China: Shaanxi Province mostly attained a high level, and the water security grades of Ningxia Hui Autonomous Region and Xinjiang Uygur Autonomous Region were mostly at a very low level. (2) Generally, from 2023 to 2030, the water security level will continue to improve. The water security grades of Shaanxi, Gansu, and Qinghai will mostly be at the medium level, while that of Ningxia Hui Autonomous Region and Xinjiang Uygur Autonomous Region will be at the low level. (3) The five dimensions of water security in Northwest China demonstrated a fluctuating yet consistently upward trend. (4) Based on the results, suggestions were put forward regarding water security and sustainable development in Northwest China.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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