A review of air pollutant index in Selangor for 2011
Notice bibliographique
Résumé
Now days one of the biggest threat in term of environment in Malaysia is Air Pollution but the air quality level in Malaysia is not bad as other countries like Canada, China and India. Department of Environment (DOE) has established Air Pollutant Index (API) which describe about the ambient air quality measurement in Malaysia and this API is developed easily in understood range from the status of good to hazardous. The purpose of this study is to review the trend of air pollution in Selangor for 2011 which specifically involved five of different places monitoring station. A graph for all the type of parameter like SO₂, NO₂, PM₁₀, CO and O₃ will be plotted against time. Based on this research the suitable relationship for all the parameter with the logically causes that contribute toward the trend concentration need to be determined. Based on analysis of the trend, it can be observed that, the most contribute pollutant toward the air quality in Selangor was PM10 followed by CO, O₃, NO₂ and SO₂. Based on the result also, the most populated places in Selangor was observed in Klang followed by Petaling Jaya, Shah Alam, Banting and Kuala Selangor. When comparing with the MAAQG, every type of pollutant still not exceed the limit of level except the PM10 at some particular period of time. For the best of recommendation, this type of analysis can be used for the planner in order to develop more study in term air pollution and also investigate the best relationship between of meteorological condition with the air quality which can explore more understanding toward the air quality in Malaysia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».