RETRACTED: A Radical Safety Measure for Identifying Environmental Changes Using Machine Learning Algorithms
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.
Dossier post-publication
OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.
Notice bibliographique
Résumé
Due to air pollution, pollutants that harm humans and other species, as well as the environment and natural resources, can be detected in the atmosphere. In real-world applications, the following impurities that are caused due to smog, nicotine, bacteria, yeast, biogas, and carbon dioxide occur uninterruptedly and give rise to unavoidable pollutants. Weather, transportation, and the combustion of fossil fuels are all factors that contribute to air pollution. Uncontrolled fire in parts of grasslands and unmanaged construction projects are two factors that contribute to air pollution. The challenge of assessing contaminated air is critical. Machine learning algorithms are used to forecast the surroundings if any pollution level exceeds the corresponding limit. As a result, in the proposed method air pollution levels are predicted using a machine learning technique where a computer-aided procedure is employed in the process of developing technological aspects to estimate harmful element levels with 99.99% accuracy. Some of the models used to enhance forecasts are Mean Square Error (MSE), Coefficient of Determination Error (CDE), and R Square Error (RSE).
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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