Calculation and Driving Mechanism of Spatio – Temporal Evolution of Rural Occupational and Residential Functional Efficiency in Jilin Province Based on Geographic Detection Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Rural population loss is a common phenomenon in northeast China, even in the whole country and all over the world, has signi icantly hindered economic and social development in rural areas, leading to a weakening of growth momentum and even stagnation.In view of this, this paper focuses on Jilin Province, a typical region, and uses key data such as rural resident population, rural employed population, and job supply in the region from 2008 to 2021.Through the comprehensive application of spatial autocorrelation analysis methods and the geographical detector model, it deeply analyzes the spatio-temporal evolution patterns of the rural occupational and residential function-ef iciency at the county scale in Jilin Province, the trade-off and synergy relationships, and the driving mechanisms behind them.The results show that: the synergy level of the rural occupational and residential function-ef iciency index in Jilin Province has gradually increased over time; the index shows a steady upward trend and spatial clustering characteristics; the index is in luenced by a variety of driving factors, and the mechanisms of these factors vary.These indings will help the government formulate sustainable rural development policies and provide a useful reference for promoting comprehensive rural revitalization and development.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».