RESEARCH ARTICLE Attention-deficit/hyperact a
Notice bibliographique
Résumé
DOI 10.1186/s12887-015-0368-xheavy metals and organic contaminants in workplaceMedical College, Shantou, Guangdong, People’s Republic of China Full list of author information is available at the end of the articleElectronic waste (e-waste) is the most rapidly growing waste problem in the world. But to date, consumers, in-dustry and government have only taken small steps to deal with this looming problem. Furthermore, some de-veloped countries such as United States, Canada, Japan, and European countries that generate overwhelming ma-jority of the hazardous waste have made use of exporting the e-waste crisis to the developing countries of Asia [1,2]. situated in the southern coast of China, is one of the lar-gest e-waste destinations in the world. It has a total area of 52 km2 with a population of 133,000 (in 2008). Nearly 60–80 % of families in the town are engaged in e-waste recycling operations. The hazardous recycling methods are mainly as follows: sorting, firing, incinerating, acidic/ alkaline bathing, manual disassembling, open burning of wires and cables and strong acid leaching [3]. By such primitive means, approximately 1.7 million tons of e-waste are dismantled annually, threatening the local environ-ment and resident health. Several studies have reported that the Guiyu environment has soaring levels of toxic
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,349 | 0,068 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».