Recreation Service Supply–Demand Relationship and Driving Mechanism Analysis in the Three Gorges Reservoir Area, China
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Clarifying the relationship between the supply and demand of recreation service not only enhances our comprehension of how cultural ecosystem services impact human well‐being, but also offers a theoretical foundation and scientific basis for developing regional landscape management strategies. However, previous studies have predominantly focused on static or short‐term spatial heterogeneity analyses of recreation service, or have evaluated recreation service at only a single scale. Here, we assessed recreation service from a spatiotemporal dynamic perspective in the Three Gorges Reservoir Area, discussing the spatiotemporal characteristics and driving forces of recreation service supply and demand at the multi‐scales. The results indicated that both the supply and demand for recreation service increased, with the supply–demand reachability indicator growing at an annual rate of 0.0017. However, recreation service supply and demand exhibited significant spatiotemporal heterogeneity. A supply–demand deficit emerged in the southwestern areas. Recreation service demand was higher in regions with elevations below 500 m and slopes under 15°, while recreation service supply was greater in steeper (> 25°) areas, revealing marked vertical heterogeneity. Recreation service supply was positively influenced by socioeconomic factors (0.32), but negatively affected by climatic and soil factors. Recreation service demand experienced the strongest positive influence from socioeconomic factors (0.83), which was exerted entirely through direct effects, but was negatively influenced by soil factors. Recreation service supply exhibited a positive effect on supply–demand reachability (0.76), while recreation service demand demonstrated a relatively stronger negative influence (−0.98). Consequently, we propose practical landscape recommendations and strategies for fostering the recreation service supply and demand dynamic equilibrium and promoting regional sustainable development.
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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 | 0,001 |
| 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 ».