Features and status of miniature indigenous germplasm of cattle- Malnad Gidda
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the threat to human life and health from fine particulate matter (PM<sub>2.5</sub>) increases globally, the life and health problems caused by environmental pollution are also of increasing concern. Understanding past trends in PM<sub>2.5</sub> and exploring the drivers of PM<sub>2.5</sub> are important tools for addressing the life-threatening health problems caused by PM<sub>2.5</sub>. In this study, we calculated the change in annual average global PM<sub>2.5</sub> concentrations from 2000 to 2020 using the Theil-Sen median trend analysis method and reveal spatial and temporal trends in PM<sub>2.5</sub> concentrations over twenty-one years. The qualitative and quantitative effects of different drivers on PM<sub>2.5</sub> concentrations in 2020 were explored from natural and socioeconomic perspectives using a multi-scale geographically weighted regression model. The results show that there is significant spatial heterogeneity in trends in PM<sub>2.5</sub> concentration, with significant decreases in PM<sub>2.5</sub> concentrations mainly in developed regions, such as the United States, Canada, Japan and the European Union countries, and conversely, significant increases in PM<sub>2.5</sub> in developing regions, such as Africa, the Middle East and India. In addition, in regions with more advanced science and technology and urban management, PM<sub>2.5</sub> concentrations are more evenly influenced by various factors, with a more negative influence. In contrast, regions at the rapid development stage usually continue their economic development at the cost of the environment, and under a high intensity of human activity. Increased temperature is known as the most important factor for the increase in PM<sub>2.5</sub> concentration, while an increase in NDVI can play an important role in the reduction in PM<sub>2.5</sub> concentration. This suggests that countries can achieve good air quality goals by setting a reasonable development path.
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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 | 0,001 |
| 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 découle