Natural Environmental Contaminants and the Impact of Green Technologies on Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Environment has been defined as the natural world in which living things dwell and grow. There are certain factors which often pose challenges to the environment and are capable of interrupting capacity building as well as sustainability. This research evaluates such factors as environmental contaminants which include any chemical, biological, or radiological substance or matter that hurts air, water, soil or living organisms. However, with the advancement of green technologies on the environment, there is a revolutionary change with regards to clean energy production, solar power, reduction of emissions of carbon dioxide, use of alternative fuels and other technologies that are less harmful to the environment than fossil fuels. This research focuses on clean energy production such as solar energy and other technologies that serve the best purpose of reducing emissions of carbon dioxide usually generated by vehicles, motorcycles and fuel power generators majorly in the cities, particularly in the industrial environments. These emissions from vehicle engines, power generators, gas flaring and other environmental contaminants are very dangerous to human health. Many, who have ingested these emissions, have serious interference with their bodies’ internal functioning, causing diseases like cancer, itching in the eyes and respiratory disorders like asthma. The pressing need to explore green technologies for sustainability becomes imperative and this gave rise to this research. To achieve this aim, this research adopts the doctrinal research methodology in examining the natural environmental contaminants and the impact of green technologies on climate change. On this premise, this research recommends tremendous exploration of green technologies as a recipe for a sustainable environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».