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Enregistrement W4406247465 · doi:10.54254/2755-2721/2025.20018

Analysis on the Current Status of Ecological Protection and Water Use in the Yellow River Basin

2025· article· en· W4406247465 sur OpenAlexaff
Yuxuan Liu

Notice bibliographique

RevueApplied and Computational Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Environment
Établissements canadiensKraft Heinz (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)Drainage basinEcologyStructural basinEnvironmental scienceWater resource managementGeographyHydrology (agriculture)BiologyGeologyOceanographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With only 2% of the nation's water resources, the Yellow River plays a vital role in supporting the livelihoods of people and sustaining industrial and agricultural activities in the provinces and regions it flows through, making it the lifeline of north and northwest China. Addressing the ecological and environmental challenges in the Yellow River Basin and improving water resource management are key to the sustainable development of the surrounding provinces. This paper investigates the water resource issues and obstacles in the Yellow River Basin by examining the region's current ecological conditions. By assessing water resources in the upper, middle, and lower reaches of the river, along with water usage and ecological protection practices, it outlines successful strategies for sustainable water use, focusing on ecological preservation, tailoring approaches to local needs, and implementing targeted measures. Furthermore, it recommends strengthening social support for equitable water allocation and promoting the restructuring of industries within the Yellow River Basin. This can be achieved by improving water resource management systems, enhancing administrative regulations, advancing scientific and technological standards, strengthening the legal framework, raising public awareness, and establishing a compensation mechanism

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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