Notice bibliographique
Résumé
Humans can survive a few minutes without access to air, a few days without water, and a few weeks without food. Even with access to these commodities, if they are contaminated then humans will suffer health problems. This chapter provides insights into the historical context for the eventual development of, and the recognized need for, clean water and clean air regulations, together with an appreciation of some of the technical challenges and political hesitancy that have been encountered in arriving at the modern regulations. Is this important? Yes; despite palpable improvements in water and air quality over the last three decades, estimates suggest that at least 7 million people die prematurely, annually, because of polluted air and contaminated water; at least four times more than the number of lives lost to COVID-19 in 2020, the first year of the global pandemic. Indeed, almost one-third of the global population does not have access to safe drinking water and over 90% live in areas that do not meet the air quality guidelines stipulated by the World Health Organization (WHO). These profound issues seldom receive the same level of attention as topics such as anthropogenic climate change forecasts, water scarcity, and carbon dioxide pollution, albeit students are taught that the global amount of water is inviolate, and that carbon dioxide is a non-contaminating, colorless, odorless, and incombustible gas. How then can there be a scarcity of water and how can a quite unreactive gas cause air pollution? Are humans solely responsible for unsafe water and harmful air? These are simple questions, but the answers are not; they are complex and often disputed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».