Forest Biological Disaster Control Behaviors of Forest Farmers and Their Spatial Heterogeneity in China
Notice bibliographique
Résumé
With more and more loss caused by forest biological disasters (FBDs) in China, forest farmers, as one of the most important stakeholders, are participating in the control. In this study, the ordinary least squares model, simultaneous equation model, and propensity score matching method were used with the data from 818 surveys conducted in the typical FBD outbreak provinces, to reveal the FBD control behaviors of forest farmers and their differences between western and eastern regions of China. The results indicated the following. (1) Household factors: forest farmers could timely take control measures. An increase of 1 ha in the area of occurrence would increase the control measures by 3.26 ha. However, the control measures can only reduce 50% of the economic loss caused by FBDs and cannot effectively control the spread trend of FBDs. There are issues, including an insufficient and old labor force, insufficient technology support, and low consciousness of ecology protection. (2) External factors: forest farmers would increase control when the temperature rises, and reduce control when rainfall increases. After village committees unify organizing the control, their participation enthusiasm would increase, which would have a substitution relationship with the household investment. (3) Regional difference: the eastern region of China has higher figures than the western in terms of outbreak area, economic losses, control measures, and pesticide cost. If the western forest farmers have the control funds as the eastern forest farmers have, and the eastern forest farmers have the control intensity as the western forest farmers have, the overall FBD control effect would be better.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».