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Enregistrement W4243671745 · doi:10.1201/9781003043461-49

Acid Rain

2020· book-chapter· en· W4243671745 sur OpenAlexaboutno aff
Umesh Chandra Kulshrestha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After the industrial revolution, increased emissions of SO 2 and NO x from fossil fuel combustion have resulted in an acid rain problem. Earlier, acid rain was observed as a common phenomenon in North America and Europe, but recent studies show its spread in East Asia too, covering China, Japan, and Thailand. European data show that most of the acidity was intensified during 1955–1970, with a sudden increase in the mid-1960s. Scandinavia and Central and Southern Germany were among the worst-hit areas, whereas northeastern United States and southeastern Canada were the most affected areas in North America. Acid rain resulted in loss of fish population in the lakes of Sweden, parts of southwest Norway, and eastern North America. In parts of Germany and other European countries, forest damage and loss of needles from pine and spruce trees was noticed. Beginning with the 1972 Conference on the Human Environment in Stockholm, successful efforts have been made by North America and Europe to control acid rain through SO 2 and NO x emission control policies under various national and international cooperative programs. However, in the developing countries, SO 2 emissions are still on rise to achieve developmental targets. After the United States and Europe, China is the biggest consumer of fossil fuel where rapid increase in SO 2 and NO x emissions is reported. South Asia is relatively safe from acid rain problems because of high buffering capacity of local dust in the atmosphere, which reacts with SO 2 and forms calcium sulfate. Ultimately, this results in higher pH of rain water. Similarly, acid rain is not an immediate problem in other parts of the world. However, consequences of increasing consumption of fossil fuel to meet energy demand in developing regions need to be monitored through national and international network programs. Apart from acidification of oceans by CO 2 rise, acid rain can also add to the process of acidification of coastal oceans, which might be damaging to the marine ecosystem in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,015

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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