Air Pollution due to Desertification and Diseases Caused by It
Notice bibliographique
Résumé
Pollution is one of the most dangerous threats to humans and even animals.Desertification and climate change are the most important environmental challenges in arid regions, which affects the health of people all over the world such as air pollution.Air pollution has become a global problem today, which threatens the health of humans around the world.Air pollution although is harmful for all people of all ages but a wide range of people, including children, the elderly, pregnant women and patients are more vulnerable than others.Most of the pollution caused by air pollution is related to the respiratory system and lungs, the immune system, the heart, and the vision system.In the study of air pollutants and dust particles, dust and greasers are significant parts.In this research, we tried to explain about these materials a little and how they are produced, their mode of action, the diseases cause by them and the ways to prevent these harmful pollutants.Also we studied the climatic parameters (precipitation, temperature, evapotranspiration and wind) to determine dry month of area and the effect of it in Khuzestan province (IRAN) that is affected by dust since 2003.Based on the results of the most important climatic factors that influence desertification and air pollution of the Khuzestan the month of April to mid-October, the region was dry, so that, June, July and August seems to be its greatest extent.The prevalence of diseases caused by dust and air pollution is the most in these months.This study was prepared with the help of a group of Iranian medical professors in a descriptive method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».