Inadequate healthcare facilities despite Endosulfan affected area in Kasaragod District
Notice bibliographique
Résumé
At Kasaragod district in Kerala state the inhabitants here suffer due to the negligence of states own Plantation Corporation by 20 years spraying of Endosulfan pesticide in 2000 hectares of cashew plantation. It has no choice but to compensate for the unparalleled misery caused by the silent killer Endosulfan for a quarter of a century. More than thousands of people have been suffering by this environmental manmade disaster but the ratio between doctor and population rate is lower than the recommendation of World health organization. Unemployment in the district pushes international and national migration of the Kasaragod citizens. The rate of migration and birth are high in Kasaragod district. Lack of Tertiary hospitals in Kasaragod the Inhabitants in the district not only depends by near city for multi-specialty healthcare but also for better education, employment and other facilities. This dependence is the main reason for inadequate healthcare system and under development of the district. The statistical methods are used to measure healthcare facilities and population in Kasaragod district. Accessibility towards nearby cities have analyzed by Geographical Information System software. Here Patients were struggled for consultation in the emergency of Covid pandemic period. Basic facility of a society can measures by considering its quality of health care centers. But in Kasaragod patients are rely for multi-specialty hospital to neighborhood cities. If they have to take effort for treatment by long journey pointing out that the district has insufficient health care system in it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».