Impact of Climate Variability on Human Health in Ilorin, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a global issue and its impact is felt everywhere by both human and ecosystem. Climate variability and change threaten the well being of humans. This study examines the impact of climate variability on human health with the use of regression, correlation and ANOVA. The result shows that there is a very strong positive correlation between minimum temperature and typhoid (0.844), maximum temperature and malaria (0,794), typhoid (0.793), between sunshine and typhoid (0.667), malaria (0.630). The other variables are weakly correlated with the diseases. The regression analysis reveals that 49%, 88% and 79% of the variance in asthma, typhoid and malaria can be respectively explained by the climatic parameters under study to a certain extent. This implies that there may be some other factors that are responsible for the selected diseases in the area. Such factors may include biological (genotype, micro-organisms, and allergies), unhygienic environment and economic (poor living conditions). Recommendations made include weather report should be broadcasted to people through the media in order for them to understand variation in the climate and how to adapt and mitigate the effect of the changes. Furthermore, people should be enlightened on the effects of anthropogenic activities in the atmosphere and how to reduce these effects for 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».