Pembentukan penunjuk persekitaran utama untuk melaporkan kualiti alam sekitar di Malaysia
Bibliographic record
Abstract
Kajian ini dijalankan untuk membentuk satu set penunjuk persekitaran utama untuk melaporkan kualiti alam sekitar di Malaysia. Pengaplikasian penunjuk persekitaran juga harus sesuai untuk melaporkan keadaan alam sekitar eli Malaysia. Dalam pembentukan penunjuk persekitaran utama, beberapa sumber telab dirujuk untuk menetapkan kriteria-kriteria utama pemilihan penunjuk dan penunjuk persekitaran yang sesuai serta pernah eliaplikasikan di negara lain. Laporan-laporan yang eligunakan termasuklah ANZECC, OEeD, Environment Canada, United States Mexico Border XXI Programme dan Malaysia Environmental Quality Report. Selain itu, model PSR yang digunakan oleh banyak negara juga digunakan untuk menjelaskan keadaan, tekanan dan respon daripada perubahan alam sekitar dan masyarakat. Tiga tema utama iaitu atmosfera, air dan kepelbagaian biologi digunakan untuk membincangkan set penunjuk persekitaran yang telah dibentukkan. Tiga tema ini mempunyai penunjuk persekitaran yang membincangkan isu-isu masalah alam sekitar. Penunjuk persekitaran yang dibentuk akan mernberikan kemudahan untuk mengesan dan menyelesaikan masalah alam sekitar. Set penunjuk persekitaran telah dibincang dari segi pengelasan jenis penunjuk dan sehab-sehab pemhentukannya. Pembincangan ini juga melingkungi kesesuaiannya diaplikasikan ke dalam alam sekitar di Malaysia untuk melaporkan kualiti alam sekitar di Malaysia. Dengan pembentukan set penunjuk persekitaran utama ini, kualiti alam sekitar dapat dilaporkan dengan berkesan bagi melahirkan suatu negara yang maju dan mapan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.010 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".