Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based research indicates that river basins are cleaner due to fewer people driving due to community lockdowns. Further, air quality has improved due to lessened home-to-work/school transportation and more Work-From-Home (WFH) remote options. Moreover, governments are experiencing challenges providing food to the most vulnerable communities from a food security standpoint. For example, those in global slums are particularly challenged during this time. Air, water, soil, and noise pollution have diminished since the pandemic as manufacturing production has been severely reduced in some industries. Food quality has been diminished because manufacturers are focused more on the quality of products rather than on perceived consumer quality. Solid and waste challenges abound as the use of hand sanitizers and chemicals to reduce the spread of the COVID-19 virus have created elevated levels of chemicals in waste programs threatening to refuse environmental factors and soil quality via toxic substances. The impacts of growth on the ecosystem are global because some species are in an overabundance within the food cycle, threatening the delicate balance of nature. On the other hand, algae overgrowth has lessened because of less carbon and nitrogen emissions. Also, human traffic and visitations to international parks have decreased. For instance, in Canada and other nature parks, animals on the plains now run free because of social distancing measures and park closures. From an economic perspective, as some industries have grown (masks/sanitation chemical/respirator production), others have declined (transportation/aviation). As a result, the pandemic has reduced air quality impacts of commercial aviation travel and lessened global cargo, which has reduced air and sound emissions worldwide
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».