Evaluation of water resources carrying capacity in the Yellow River Basin: a Hu Huanyong Line perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Water resources carrying capacity (WRCC) is vital in safeguarding regional ecological balance and avoiding over-exploitation of water resources. This study constructed a multi-dimensional evaluation index system integrating water resources, social economy, residents’ life, and ecological environment and applied the Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution model to evaluate the WRCC of the Yellow River Basin from 2011 to 2020. The spatial and temporal characteristics of WRCC and the main obstacle factors are analyzed according to the Hu Huanyong Line. The findings showed that the WRCC comprehensive index (Ci) exhibited marginal improvement (11.25% increase) but remained critically overloaded, with values fluctuating between 0.076 and 0.092. Spatial analysis demonstrated a distinct west–east gradient, with Ci values decreasing from 0.096 (west of the Hu Line) to 0.068 (east). This decrease correlates inversely with the intensity of regional development. Systemic diagnostics identified water resources (49.03) and ecological factors (43.03) as dominant constraints, with per capita water availability (43.75) and ecological water utilization rate (40.54) jointly accounting for 84.29 obstacles. Spatial heterogeneity manifested through divergent constraint patterns: water scarcity intensified eastward, while ecological water deficits worsened westward. The results can provide support for water resources management and utilization.
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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 | 0,004 | 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 découle