Mathematical Modelling of Public Health Expenditure and Carbon Footprint in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Most major rising economies are seeing a rise in health problems as a result of airborne smog caused by carbon dioxide discharges. The situation in Nigeria is getting too concerning, as the expense of healthcare services continues to rise as a result of environmental problems. The purpose of this research is to determine the extent to which investments in healthcare and social welfare have altered Nigeria's carbon footprint. Dependent variable in this study is CO2 emissions captured by the World Bank Development Indicators in metric tonnes, whereas the independent variables are public healthcare spending and social welfare cost. The data for these variables are kept in the Central Bank of Nigeria Statistical Bulletin from 2006 to 2020. Several statistical tests are being used in the study to confirm model stability, appropriateness, and normalcy. As a consequence, the unit root is validated at the level, and additional diagnostic tests show that the multiple regression model used in this work is free of distortion, serial correlation, and hetroskedacity. As a result, the data reveal that the predictor factors have a substantial and positive correlation with Nigeria's carbon footprint. Further data show that healthcare costs have a considerable and beneficial influence on carbon footprint, but social welfare spending is insignificant in this regard. The report recommends the use of green technologies to minimize carbon emissions and enhance the overall health of the population. As a solution, both people and the government's health-care costs will be significantly reduced in the absence of air pollution.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».