Fitting Machine Learning Models for the Identification of Social Vulnerability in the Event of Political Instability in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Due to the high rate of poverty and the unequal distribution, social vulnerability is extremely common in rising economies around the world, including Nigeria. As a result of political instability in Nigeria, this research study's machine learning has been suitably fitted to identify potential social vulnerability. The outcomes of the machine learning optimizations indicate that a high incidence of social inequality, political unrest, natural disasters and agricultural instability will probably all contribute to the high degree of social vulnerability in Nigeria. The results of the predictor variables' contribution to the likelihood of high social vulnerability in Nigerian communities indicate that, at 100% and 74.8%, natural disasters related to flooding and political grievances respectively account for the majority of Nigeria's high level of vulnerability. Surpassing the logistic regression method, support vector machine, and random forest, the artificial neural network (ANN) attained the maximum prediction accuracy of 85% with a precision of 82%, according to the model performance evaluation. Therefore the best model for forecasting high social vulnerability in Nigerian currently, is the ANN. In order to reduce the high level of social vulnerability, the Nigerian government should establish an all-inclusive government that will resolve political grievances among citizens and also establish an efficient security network that will combat the country's current high level of insecurity. In the event that political instability, the government should then embrace the use of machine learning models for the future prediction of social vulnerability.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».