Apportionment of Funds to Mining-Impacted Communities within Forest Reserve Environments in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses risk assessment of socio-economic and environmental indicators to develop criteria for apportionment (AP) of funds to communities impacted by mining activities within a Forest Reserve environment in Ghana. A t-test statistic of assessment data shows that factors such as; cost of living, health conditions, air pollution, water contamination, land degradation and distance (D km) are significant. Ratings of the factors using a 1-5 intensity scale to determine risk values (RV) for communities indicate that RV of 25 requires no remediation, while (25-RV) is remediation factor. A long-term AP criterion using the ranked risk (RR) values is defined by the equation APRR%=7.45-0.233(RR) with R2 of 0.961. Based on this criterion, communities D and S which are located at 1.5 and 16.1km from the mining focus have APRR values of 7.23% and 2.26%, respectively. APRR% in relation to distance is defined by the equation APRR%=7.22-0.281(D) with R2 of 0.647. RR-dependent distance equation (APD %) is used to deduce a short-term criterion defined by K*APD%=4.13-0.097(RR), where K is a constant. The expression of (APRR-K*APD) represents the residual apportionment required after a long-term assessment. The findings in this research demonstrate well-defined patterns that can be replicated for similar future projects.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».