Assessment and Examination of Emergency Management Capabilities in Chinese Rural Areas from a Machine Learning Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The Chinese government’s rural rejuvenation program depends on improving the national Rural Emergency Management Capability (REMC). To increase the resilience of Chinese rural areas against external dangers, REMC and its driving elements must be effectively categorized and evaluated. This study examines the variations in REMC levels and driving factors across different cities and regions, revealing the spatial distribution patterns and underlying mechanisms. To improve REMC in Chinese rural areas, this research employs the Projection Pursuit Method to assess REMC in 280 cities from 2006 to 2020. Additionally, we identify 22 driving factors and use the Random Forest algorithm from machine learning to analyze their impact on REMC. The analysis is conducted at both national and city levels to compare the influence of various driving factors in different regions. The findings show that China’s REMC levels have improved over time, driven by economic growth and the formation of urban clusters. Notably, some underdeveloped regions demonstrate higher REMC levels than more developed areas. The four most significant driving factors identified are rural road density, rural Internet penetration, per capita investment in fixed assets, and the density of township health centers. At the city level, rural Internet penetration and the e-commerce turnover of agricultural products have particularly strong driving effects. Moreover, the importance of driving factors varies across regions due to local conditions. This study offers valuable insights for the Chinese government to enhance REMC through region-specific strategies tailored to local circumstances.
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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 | 0,001 | 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 ».