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Enregistrement W6901725920 · doi:10.60692/gm1z5-s7h90

Future variations of water stress over China will have impacts on the north-to-south shifts in agriculture and manufacturing sectors

2023· article· en· W6901725920 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resources and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureGroundwaterPopulationChinaIndex (typography)Water resourcesWater useFarm water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, a fuzzy technique for order preference by similarity to ideal solution water stress prediction (FTOPWSP) index is developed to analyze spatiotemporal variations of water stress, and concomitant effects on the populace within China under climate change. The potential implications of water stress variations on the migration of the agriculture sector, manufacturing industry, and human population are further discussed. Our results show that the value of the FTOPWSP index could decrease by 7.17% from 2020 to 2099 under the representative concentration pathway 2.6-shared socioeconomic pathway 2 (RCP2.6-SSP2) scenario. Such a decrease signifies an augury of water stress in the ensuing eight decades. The primary causative factors are attributed to decreased water resources supply, such as groundwater recharge, groundwater runoff, and subsurface runoff. Moreover, future annual variations of the FTOPWSP index value are predominantly contributed by its variations during the spring and autumn seasons. The water stress in the southeastern provinces would be much lower than the northwestern ones, wherein more than 20% of the entire Chinese population would be severely impacted by water stress. More importantly, such variations of water stress could lead to the north-to-south migration of the agriculture sector, manufacturing industry, and human population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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