Review and assessment of environmental impacts of ecological disasters on biodiversity in Anambra state, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Anambra State of Nigeria as well as other neighboring States and most of the other African countries suffer from major ecological disasters that pose much negative environmental effects on Biodiversity; that have also resulted in terminal changes on the lives of plant and animal species in the total environment as glaringlymirrored from Geological and Environmental Sciences field and laboratory studies and research. Climate change that results through natural and anthropogenic activities into high temperatures, heat waves, wind/sand/dust storms, excessive aridity, heavy rainfall, flooding, soil and gully erosion and landslides; environmental pollution and contamination; desertification; deforestation and urbanization; hunger, poverty and disease; greed, ignorance, poor professional attitude, fraud and corruption are some of the major environmentally-destructive factors that adversely-derail Biodiversity resources. Many varieties of plant and animal species and wildlife have been terminally-lost; by which all losses affecting parts of the Tropics of African countries are trending fast to an emerging regional biotic extinction within this Holocene (Recent) times. The present attitude by governments and people of all affected areas including Anambra State as a case example to Biodiversity losses is of a laissez-faire attitude and unscientific nature; officials do not seem to care. Also the public does not seem to care on the outcome. National governments, national and international aid agencies, institutional and corporate bodies, professionals and other individuals must change their attitude and acts to proffer better understanding to problems-solution and provide more moral and intellectual support and funding to experts and professionals for studies, research and effective local, national and regional control measures to check the massive terminal losses in Biodiversity in the environment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».