基于机器学习的居民贫困风险预测模型研究--以某地区贫困户统计数据为例

本文指出居民贫困风险预测对于保障社会和谐稳定具有重要意义。本文基于机器学习技术,利用某地区贫困户的多维度统计数据,构建了贫困风险预测模型。通过对户主信息、家庭特征、致贫原因、生产条件等的综合分析,模型能够精准识别潜在贫困风险群体,提高扶贫工作的针对性和有效性。这不仅为政策制定提供了科学依据,有助于实现精准扶贫,促进地区可持续发展,也为其他类似地区的贫困风险预测提供了借鉴和参考,具有重要的理论意义和实践价值。

“构树扶贫”中的黑科技补齐我国畜牧业高品质饲料缺乏的短板

立足于我国粗蛋白饲料原料进口的现状和畜牧业发展形势,针对人畜争粮、饲料紧缺矛盾和食品安全的巨大需求,中国科学院植物研究所培育出耐干旱、耐贫瘠、生长速度快、适应性广、粗蛋白含量高、适口性好,更适合机械化种植和收获的杂交构树新品种,并提出了"以树代粮、种养循环"设想,可以快速实现"当年种植,当年受益",同时能够一次种植,多年收割利用,能有效解决贫困地区农户对饲料的需求,促进贫困地区养殖业的发展。因此,杂交构树被国务院扶贫开发领导小组办公室列入"国家十大精准扶贫工程",成为将科技创新与精准扶贫紧密结合,推进贫困地区畜牧业的发展,带动农民脱贫致富的重要途径。构树扶贫工程有助于实现经济效益、生态效益和社会效益的统一,将成为中科院科技成果转移转化、利国惠民和促进我国经济发展的典范。

木本油料西康扁桃资源评价及产业化发展策略

西康扁桃作为我国特有的木本油料植物,兼具生态、经济、观赏等多种价值,是我国西南地区干热河谷和石漠化治理的优良树种,其作为优良的木本油料树种,具备更加广阔的拓展空间。综述了西康扁桃资源分布现状、拓展潜力及其开发利用的价值和优势,旨在为西康扁桃资源的科学开发利用及产业化发展提供参考。

大连日光温室大樱桃产业升级的分析与建议

大连日光温室大樱桃种植已取得世界领先的成绩,但是,在生产中还普遍存在着种植技术贫乏的情况,农民付出多而收入不稳定,产业升级势在必行。把握产业发展方向,解决产业升级瓶颈,明晰种植技术路径,将经验技术向科学技术转化;本论文针对大连日光温室大樱桃产业现状,提出相关的升级建议和措施,在政府主导、专家学者与农民双向互动过程中实现技术脱贫,以树为本,贯通种植技术推广,助力日光温室大樱桃产业实现新时代转型。

荆棘树视图下体育旅游精准扶贫评价模型的动态图景

荆棘树视图将精准扶贫工程结合贫困区域旅游资源拓展为体育旅游精准扶贫,通过分析项目系统内发展子要素的有序与无序状态,研判整体项目系统发展的良性运行效果,将其应用于区域项目创新发展的绩效评价。于精准识别、精准帮扶与精准管理三大方面对过程性绩效指标进行建立与评价,并辅助于经济、文化、社会以及生态等四大方面对结果性绩效指标进行建立与评价,该评价体系包含4个一级评价指标与64个二级评价指标,以此构成体育旅游精准扶贫评价指标体系,并对两河湿地生态保护区马拉松赛道项目规划与投资的经济性指标进行实证分析。多方绩效评价应用能够保障扶贫效果的科学性与实用性,继而基于评价结果差异划分开展成效,进行针对性评价调整与系统规划反馈。

基于脱贫攻坚的“林木种苗生产技术”课程思政探索与实践

树立课程思政的理念、推进课程思政的建设是落实立德树人根本任务的重要途径。打赢脱贫攻坚战是全面建成小康社会的基础,为高校开展课程思政教学提供生动的素材。在脱贫攻坚的背景下,选择林木种苗的生产流程为载体,以《林木种苗生产技术》课程中“林木良种的识别、采收和调制、质量检验、基地营建”为主线,从“教学内容的甄选”和“教学设计实施”两个方面,开展聚焦脱贫攻坚的《林木种苗生产技术》课程思政教学的深入探讨与实践,旨在引导学生在研习理论知识的基础上,提升思政素养、肩负林学使命,也为侧重脱贫攻坚的课程思政研究提供有益的参考。

基于AHP法分析江苏宿迁市三棵树乡精准扶贫成效

本文基于AHP层次分析法,以江苏省宿迁市三棵树乡精准脱贫成效为案例,评价其精准扶贫政策在运行中的优劣势,三棵树乡扶贫工作较好,但存在贫困识别标准不合理等问题。针对存在的问题,提出多因素考虑制定扶贫标准、制定弹性及针对性的扶贫政策、提升医疗水平等建议。

中国贫困治理经验总结:扶贫政策能够实现有效增收吗?

本文利用建档立卡脱贫户的实际调查数据,使用收入组合的Copula熵作为分裂标准构建决策树模型,用以评价单项扶贫政策对家庭收入的影响,进而通过划分不同收入水平及相依结构的家庭群体,评价不同政策组合的增收效果。研究发现:第一,不同扶贫政策组合所划分的家庭收入分布存在显著差异;第二,兜底保障、就业扶贫和扶贫小额信贷是增收效果最为显著的三项政策;第三,对于家中有劳动力的极端贫困家庭,兜底保障与就业扶贫的政策组合更能发挥出稳定的增收效应;对于不需依靠兜底保障类政策的一般贫困家庭,产业扶贫政策的增收效果更为显著。故本文认为有必要对不同贫困群体采用针对性的扶贫政策组合,并提出了相应的政策建议。

基于CART模型的贵州省贫困空间格局及其影响因素

以贫困形势严峻和地理环境空间异质性显著的贵州省为案例,将分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)模型引入贫困研究,分析了贫困空间格局影响因素并制定了相关对策。结论表明:①贵州省的贫困格局呈现出典型的敞口“马蹄”形结构,黔东、南和西部地区高而中部及北部较低。②基于CART模型的贵州省贫困影响因素重要性的排序为平均隔离度>路网密度>水域比例>平均偏远度>NDVI>年均降水。③根据CART模型决策规则,对贵州省扶贫攻坚提出以下对策建议:首先,应采取更加“精准”的易地扶贫和村镇体系规划降低居民点隔离度,确保居民点之间平均隔离度小于4847 m。其次,在居民点距离确定的基础上,应科学改善区域的生产生活用水条件,将水域面积比例尽可能提升至0.8%以上,保障生活用水和生产灌溉,提升水资源承载能力。最后,在确保居民点隔离度改善,水资源丰度提升的前提下,应重视喀斯特石漠化地区的生态保护修复,将县域的NDVI提升至0.45以上,提高区域生态资产,提升贫困社区韧性,将生态保护与脱贫攻坚相结合,促进区域人地关系和谐发展。