Evaluation of the Potentiality of Chlorine in the Destruction of Ozone in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Global warming is one of the major challenges in Nigeria. This is caused by the incessant release of depleting substances such as CFC; chlorofluorocarbon, BFC; Bromofluorocarbon, HCFC; hydrochlorofluorocarbon, UV; ultraviolet, Cl; chlorine, Br; bromine, CO2; carbon iv oxide, CH4; methane, N2O; Nitrous oxide, H2O, SO2; sulphur dioxide, this has been a major threat to Nigeria community. The major aim of writing this article is to show how far it has gone and strategies to reduce this phenomenon. This especially has being a major threat to various areas of Nigeria such as gas flaring region, and Niger Delta areas. With estimation, Nigeria has about 123 gas site which is a serious emitter of the greenhouse effect. As a result of this, there is some response to the atmosphere such as sparse rainfall in the northern part of Nigeria which brought about a loss of agricultural yield, also people in the Niger Delta region have been dealing with oil exploration, deforestation, bush burning that gives rise to acid rain. However, the behavior of the ozone as a result of this depleting agent will pay a major contribution to an adverse effect on the change of temperature, an abundance of methane, nitrous oxide. Making many references with Chlorine, it is the major constituent of this ozone layer depletion which its major source is from CFC; chlorofluorocarbon. This agent contains carbon and halogens, such as fluorine, chlorine which is known to be highly volatile. Chlorine as an element is very reactive and it interacts with ozone to turn it into an ordinary oxygen molecule. Chlorine act as a catalyst in turning ozone into oxygen in a reaction when the reaction occurs, oxygen molecule forms chlorine monoxide which is a stable compound. This reaction occurs thousands of time until an oxygen molecule is formed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».