Effects of Corona Pandemic on Global Environment and Economy
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic is draw into concern as the most reproving international fitness tragedy of the century since December 2019, the era of Second World War. A new transmissible respiratory disease comes in existence in Wuhan, Hubei province, China and the World Health Organization named it as COVID-19 (corona virus disease 2019). For the quarter of 2020 the corona virus epidemic has swamp the international locations of the sector and changed the pace, material and nature of our lives. In this evaluation accompanying, we inspect some of the various social, environmental and economic issues influenced by COVID-19. The COVID-19 epidemic has ended in over 4.3 million confirmed instances and over 290,000 deaths globally. The Indian economy as with the global economy, was faced with multiple curtailment too when the pandemic emerged. Advance estimation recommend that the Indian economy is anticipate to witness real GDP augmentation of 9.2 per cent in 2021-22 after reducing in 2020-21. This implicit that overall economic activity has retrieve past the pre-epidemic levels. Social spacing, self-isolation and travel diminution have led to a less staff throughout all capitalism or economic sectors, and because of that many jobs to be bygone. Schools have closed down, and there is requirement for artefacts and products has reduced. In contrast, there requirement for medical essentials has significantly increases. In reaction to this global epidemic, we summarize the effect of COVID-19 on socio-economic condition on individual factors of the world economy and environment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».