Evaluación de la Gestión de la Calidad del Aire en Guanajuato con Procesamiento de Lenguaje Natural
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.
Notice bibliographique
Résumé
El objetivo fue evaluar la Gestión de la Calidad del aire 5 de las 10 ciudades con mayor contaminación del aire en México y que pertenecen al estado de Guanajuato. El método de investigación consistió en medir la información con Inteligencia Artificial orientada con el modelo LART de Gestión ambiental usando el Procesamiento de Lenguaje Natural en las funciones y estrategias para la gestión de la calidad del aire. Se analizó un corpus de 32 enunciados. Como resultado se obtienen una bolsa de 80 palabras y un vocabulario de 82 N-gramas de longitud 1 a 7 para medir la información del proceso de gestión. Los hallazgos revelan que las mejores gestiones están en Celaya, León y Silao de la Victoria. La originalidad del método radica en que la información encontrada por el algoritmo permite validar parcialmente el modelo LART. Se limita a evaluar la gestión y los estudios siguientes se orientarán al desarrollo de un vocabulario más amplio y un corpus mayor para utilizar el modelo W2V que incruste los N-gramas en un modelo n-dimensional.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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