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Enregistrement W4409013220 · doi:10.1002/ldr.5596

Spatio‐Temporal Change of Habitat Quality in Northeast China: Driving Factors Exploration Based on Land Use and Land Cover Change

2025· article· en· W4409013220 sur OpenAlexaff
Chuanbao Wu, Yuanyuan Cui, Junjie Zhen, Guohe Huang

Notice bibliographique

RevueLand Degradation and Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesYouth Innovation Technology Project of Higher School in Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLand coverChinaHabitatLand use, land-use change and forestryLand useCover (algebra)GeographyDriving factorsPhysical geographyEnvironmental resource managementQuality (philosophy)Environmental scienceEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Ecological environment plays an indispensable role in sustaining and developing human society and natural ecosystems, while it continually suffers from degradation caused by human activities. Land Use and Land Cover (LULC), which serves as a proxy of the intensity of human intervention, has been regarded as an equally important factor affecting habitat quality as climate change. Despite exploring the close relationship between LULC changes and habitat quality, current research remains largely theoretical and does not delve into management measures following habitat degradation. Consequently, its practical implications for ecological conservation are limited. In this study, taking Northeast China, which has a prominent contradiction between LULC and ecological protection, as the study area, the InVEST model was introduced to assess the habitat quality based on LULC data from 2000 to 2020. Then, the Geographically Weighted Regression (GWR) model was employed to analyze the explanatory variables of habitat quality change in terms of LULC change. The results indicated that LULC change in Northeast China from 2000 to 2020 mainly occurred between cultivated land, artificial land, grassland, and forestland. Habitat quality demonstrated a progressive decline yet remained at an intermediate level and exhibited significant spatio‐temporal heterogeneity on the whole. Furthermore, the regression results demonstrated there was a significant correlation between LULC change and habitat quality change. Finally, Northeast China was classified into three functional zones by the K‐Means clustering analysis: coordinated development zone, ecological conservation zone, and key ecological functional zone, each with its own characteristics and development priorities. The findings can provide a scientific reference for the rational use of land and zoning management of habitat quality in Northeast 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
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