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Enregistrement W4405928677 · doi:10.61173/g6k2p616

Protecting the Ozone Layer: Challenges and Response Strategies

2024· article· en· W4405928677 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScience and Technology of Engineering Chemistry and Environmental Protection · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzone layerLayer (electronics)OzoneEnvironmental scienceMeteorologyNanotechnologyGeographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ozone layer, a crucial component of Earth’s stratosphere, plays an essential role in shielding the planet from harmful ultraviolet (UV) radiation, particularly UV-B and UV-C rays. This protective layer prevents increased incidences of skin cancer, cataracts, and adverse effects on ecosystems and agriculture. The significance of the ozone layer prompted global action to combat its depletion, notably with the adoption of the Montreal Protocol in 1987, a landmark treaty designed to phase out ozone-depleting substances (ODS) such as chlorofluorocarbons (CFCs). This paper explores the formation, function, and ongoing challenges associated with the ozone layer, including the impact of human activities, industrial practices, and natural phenomena on its depletion. It examines the successes and limitations of international policies, particularly the Montreal Protocol, and discusses the role of technological innovation and global cooperation in mitigating environmental damage. Despite notable progress, the presence of residual ODS and the rise of new issues like climate change and greenhouse gases such as hydrofluorocarbons (HFCs) complicate efforts for full recovery. The paper emphasizes the need for continued global commitment, public education, and research to ensure the ozone layer’s protection and highlights the importance of sustained environmental stewardship in addressing both ozone depletion and climate change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0060,016
Intégrité de la recherche0,0190,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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