Improving Urban Residents’ Awareness of the Impact of Household Activities on Climate Change in Lagos State, Nigeria
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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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».