Bayesian multistage factorial analysis for unveiling multi-indicator effects on synergistic carrying capacity of water resource, environment and ecology: A case study of Ordos
Notice bibliographique
Résumé
Water resource, water environment and water ecology are interrelated elements within the watershed system and are of vital importance for the regional sustainable development. Accurately assessing the synergistic carrying capacity of water resource, environment and ecology (abbreviated as WSCC) remains a challenge due to multiple indicators, complicated interactions and multi-dimensional dependencies. This study develops a Bayesian multistage factorial analysis (BMFA) method through integrating Bayesian model averaging (BMA), coupling coordination model (CCM), and multistage factorial analysis (MFA) into a general framework. BMFA can (i) quantify the WSCC within a multi-layer and multi-dimensional evaluation framework as well as solve issue of subjectivity and single-source dependency in weighting, and (ii) reveal the key indicators affecting WSCC as well as reflect their individual and interactive effects. BMFA is applied to Ordos, a typical city facing issues of water shortage, deterioration of water environment and water ecology. The main findings are: (i) the WSCC in Ordos is an overall good status (with the mean value of 0.696) during 2000–2022, evolving from moderate in 2000 to good in 2022; (ii) among all counties, the WSCC value in Hangjin Banner is the highest (0.731) due to abundant per capita water resource, effective pollution control and low reliance on groundwater, and Otuoke Banners has the lowest WSCC value (0.655) because of groundwater overexploitation and scarce natural resources; (iii) the top three indicators affecting the city’s WSCC are urbanization rate (with contribution 58.4%), industrial wastewater treatment operating expenses (26.0%), and wetland coverage (11.1%). The findings reflect the spatial–temporal variation of the city’s WSCC and reveal the main indicators affecting WSCC, which can further provide useful information to synergistically manage water resource, environment and ecology and to support the regional sustainable 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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».