Notice bibliographique
Résumé
SMOG is a form of horrible air pollution that has recently been declared as a public health emergency in Southeast Asia. This article will talk about the drawback of smog pollution and its outcomes on human health. Smog has become the most important issue for Pakistan, from some past years. Since 2011, nearly all areas of Pakistan especially Lahore has been repeatedly affected by smog. In Many previous types of research, the focus is on Smog and, its source, alarm systems, and safeguard, when a risky Environmental event like smog, the conclusion may be riskier than the event itself will cause if people take irrational actions due to lack of relevant awareness. So, examine people's attitudes and a reaction to smog is theoretically and realistically meaningful. Recent projects of coal as a source of energy, high rates of outpouring from unmonitored industries, a large number of automobiles on roads, play a major role in trends of deforestation to construct new roads and recently the burning of crops leftovers has added fuel to the fire. Vehicles increase by 9% compared to the last five years due to a lack of public transport systems. Pakistan, India, and Bangladesh emit the most hydrocarbons in their fuel emissions compared to SAARC (South Asian Association for Regional Cooperation) countries. As a result of these problems, Pakistan is facing its relatives, losses and various dangerous human diseases.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».