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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».