Addressing air pollution in India: Innovative strategies for sustainable solutions
Notice bibliographique
Résumé
Addressing air pollution in India: Innovative strategies for sustainable solutionsGlobally, air pollution poses significant challenges, with over seven million deaths attributed to it annually 1 .Its effects are particularly severe in low-and middleincome countries like India.Air quality in India, both ambient and household, is significantly influenced by geographical variability and seasonal weather patterns.Key pollutants such as particulate matter (PM), oxides of nitrogen (NO x ), ammonia (NH 3 ), sulphur dioxide (SO 2 ), and non-methane volatile organic compounds (NMVOCs) are predominantly emitted from transport, industrial processes, farming, energy generation and domestic fuel use for cooking and heating 2-4 .Alarmingly, pollution levels in India are often much higher (overall annual geographic mean of PM 2.5 in India increased from 27 g/m 3 in 1998 to 44 g/m 3 in 2022) 5 than the World Health Organization's recommended levels 6 , particularly during the winter season in cities and harvesting periods in rural areas of the northern Indian States.Rapid industrialization, urbanization, climate change, crop burning, and population growth have further diversified and intensified pollution sources.This editorial will briefly explore the sources of air pollution in India, its effects on health and the environment, government efforts to address it, technological mitigation strategies, public awareness and engagement, challenges faced, successful intervention case studies, and the future outlook for tackling this critical issue.
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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 | 0,020 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 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 ».