Improving Urban Residents’ Awareness of the Impact of Household Activities on Climate Change in Lagos State, Nigeria
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.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is much discussed among professionals, academics, governments, local and international organisations. It is a phenomenon that is increasingly gaining attention because of its negative impacts on human, and natural environments and the economy. Human activities exacerbate climate change and this in turn impacts on livelihood and environment. Urban activities such as transportation and building (household) related activities increase atmospheric concentration of greenhouse gases. Other activities that contribute to greenhouse gas emission include change of land use, removal of land cover, use of fertilizer, pollution of water bodies, deforestation, industrialization, urbanization and poor municipal waste management. However, it is quite unclear whether urban residents have adequate awareness and understanding of what the phenomenon entails and how their daily activities impact atmospheric greenhouse gases’ concentration. To this end, questionnaires were distributed to 600 households selected from three local government areas in Lagos State. Data gathered were analysed and presented using tables, percentages, pie and multiple bar charts. Result of analysis indicate that although most urban residents indicate various level of awareness of occurrence, they are least aware of the contribution of household activities to atmospheric greenhouse gas concentration and that professional property managers hardly sensitize occupants in this direction. The study concludes by suggesting ways to call the attention of urban residents to the impact of household activities on atmospheric greenhouse gases’ concentration with a view to reducing emission from this sector in the future.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle