Climate change and lung health: the challenge for a new president
Notice bibliographique
Résumé
This is a story from recent history that we believe incoming President Trump urgently needs to hear. In 1985, a huge and growing hole in the planet's ozone layer was identified. Ozone in the stratosphere blocks some of the sun's ultraviolet radiation from reaching the Earth's surface, thus protecting its biosphere (which includes humans) from DNA damage that would otherwise occur. The hole was caused by the action of chlorofluorocarbons (CFCs) used in refrigeration and as aerosol propellants.1 Margaret Thatcher is admired by many on both sides of the Atlantic, including President Trump2 as a strong politician, a person with clear beliefs on which she acted; the ‘Iron Lady’ as Donald Trump has described her on Twitter. A scientist by background, Thatcher appreciated the magnitude of the threat immediately, throwing her weight behind international efforts to address this. Working with Ronald Reagan, within 2 years the 1987 Montreal Protocol was signed to phase out the production and use of CFCs. Despite this, because CFCs persist in the atmosphere for more than a century, the ozone layer will not recover completely until 2060. A failure of leadership at that time would have been catastrophic. CFCs are also powerful greenhouse gases and without the Montreal agreement the world would already …
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».