A Survey of the Geographic Area, Altitude, Coastline, and Climate of African Countries and Regions: Implications for Africa’s Development
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the area, altitude, coastline, and climate of African nations. Africa’s 1.448 billion people in 2023 accounted for 18.14% of the world total of 7.979 billion, and its landmass of 30.32 million sq km, is 20% of the world total of 148.94 million sq km. Africa’s total coastline of 40,188 km is 11.3% of the world total of 356,000 km. Of Africa’s total area of 30,319,532 sq km, 574,393 sq km (2% excluding South Sudan) is water. There are 12 nations in Africa, each with an area of 1 million sq km or more. There are 16 nations in Africa with an average elevation ranging from over 1,000 meters to over 3,000 meters; and 17 nations with a peak elevation level of 3,000 meters or higher. Of 40 nations with hottest day temperature data, 5 (12.5%) are below 100 degrees; and 35 (87.5%) have figures ranging from 101.84 degrees to 124.34 degrees. Twenty-two nations (55% of 40) have coldest day temperatures in the 30s or lower; and 15 (37.5%) nations with temperatures of 32 degrees or less. There are 12 nations in Africa with average annual humidity figures of 60% or less. The study recommends that the African union lead the way in utilizing Africa’s strategic natural resources for its development. The study recommends that the African Union must work with the United States to ease the transition process for Black people returning to Africa from the United States in utilizing their expertise and wealth for Africa’s development.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».