Application of Ecological Technologies and Effects Evaluation in Typical Grassland Degradation Areas in the Headwater Region of the Yangtze River in China
Notice bibliographique
Résumé
Grasslands are the most critical ecosystem on the Qinghai-Tibet Plateau. Their effective protection and restoration are vital for maintaining regional environmental stability and ensuring national ecological security. However, intensified global climate change and increasing human activity have significantly impacted the fragile grassland ecosystems of the headwater region of the Yangtze River, leading to severe degradation. This study integrates data from literature reviews, field surveys in representative areas, and stakeholder questionnaires. It aims to identify grassland degradation patterns, evaluate the characteristics and effectiveness of current ecological restoration technologies, and assess regional demand for ecological solutions. Key findings include: (1) Four distinct types of grassland degradation were identified, primarily driven by natural factors (e.g., climate change, rodent infestation) and human activities (e.g., overgrazing, livestock overloading). (2) Ecological technologies applied across the four degraded areas were assessed across five dimensions: application difficulty, promotion potential, maturity, suitability, and benefits. A deviation degree score quantified technology performance and restoration effectiveness. Fencing and enclosure, ecological compensation, and species selection emerged as the most effective technologies. Ecological migration and artificial rodent control faced significant implementation challenges. (3) Based on implementation outcomes, the study identifies current challenges and future requirements for ecological technologies tailored to specific degraded areas. This research provides valuable case studies for addressing grassland degradation in fragile ecosystems and offers a scientific basis for advancing sustainable grassland use and enhancing regional ecological carrying capacity.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».