Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using word embedding for environmental violation analysis: Evidence from Pennsylvania unconventional oil and gas compliance reports

論文の概要: Using word embedding for environmental violation analysis: Evidence from Pennsylvania unconventional oil and gas compliance reports

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01224v1
Date: Wed, 10 Nov 2021 01:57:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-06 01:37:06.205183
Title: Using word embedding for environmental violation analysis: Evidence from Pennsylvania unconventional oil and gas compliance reports
Title（参考訳）: 単語埋め込みによる環境違反分析:ペンシルベニアの非伝統的石油・ガスコンプライアンスレポートからの証拠
Authors: Dan Bi, Ju-e Guo, Erlong Zhao, Shaolong Sun, Shouyang Wang
Abstract要約: 2008年から2018年にかけて、米国ペンシルベニア州の環境保護省が実施した環境衛生・安全コンプライアンスレポートの合計6057件について、テキストマイニングを適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9398911304923447
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: With the booming of the unconventional oil and gas industry, its inevitable damage to the environment and human health has attracted public attention. We applied text mining on a total 6057 the type of Environmental Health and Safety compliance reports from 2008 to 2018 lunched by the Department of Environmental Protection in Pennsylvania, USA, to discover the intern mechanism of environmental violations.
Abstract（参考訳）: 異例の石油・ガス産業の興隆に伴い、環境と人間の健康に必然的な被害が大衆の注目を集めている。我々は,2008年から2018年にかけてペンシルベニア州環境保護省が実施した環境衛生・安全コンプライアンス報告書を合計6057件にテキストマイニングを適用し,環境違反のインターン機構を解明した。

関連論文リスト

Back to the Future: GNN-based NO$_2$ Forecasting via Future Covariates [49.93577170464313]
都市全域にわたる地上監視ネットワークにおける大気質観測について検討する。我々は過去と将来の共変分を現在の観測に埋め込む条件付きブロックを提案する。将来の気象情報に対する条件付けは,過去の交通状況を考えるよりも影響が大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-08T09:13:16Z)
Environmental Insights: Democratizing Access to Ambient Air Pollution Data and Predictive Analytics with an Open-Source Python Package [0.0]
Environmental Insightsは、大気汚染濃度データへのアクセスを民主化するために設計されたオープンソースのPythonパッケージである。このツールを使うと、ユーザーは過去の大気汚染データを検索し、機械学習モデルを使って将来の状況を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-06T12:34:50Z)
Leveraging Language Models to Detect Greenwashing [39.58317527488534]
本稿では,グリーンウォッシングリスクを考慮に入れたラベルに基づいて,言語モデルを学習するための新たな予備的手法を提案する。我々の最良のモデルは平均精度スコア86.34%、F1スコア0.67を達成し、概念実証手法が探索の有望な方向を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-30T21:41:49Z)
Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:15:28Z)
Towards Sustainable Development: A Novel Integrated Machine Learning Model for Holistic Environmental Health Monitoring [0.0]
都市化は経済成長を可能にするが、劣化によって環境を害する。機械学習は、主要な予測的特徴を特定することによって環境劣化を追跡するための有望なツールとして登場した。本研究の目的は、介入点の特定、計画と保全の取り組みの改善、そして究極的には持続可能な開発への貢献を支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-20T16:35:21Z)
Detecting Environmental Violations with Satellite Imagery in Near Real Time: Land Application under the Clean Water Act [1.3198454899217393]
本稿では,環境保全にコンピュータビジョンを利用するための,新しい,高精度な環境設定を提案する。本研究では、土地利用予測のための物体検出モデルと、ほぼリアルタイムで推論を行うシステムを開発する。全体として、我々のアプリケーションは、近日画像による環境コンプライアンスにおける大きな問題を解決するために、AIベースのコンピュータビジョンシステムの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-18T15:42:02Z)
Climate Change & Computer Audition: A Call to Action and Overview on Audio Intelligence to Help Save the Planet [98.97255654573662]
この研究は、オーディオインテリジェンスが気候に関わる課題を克服するために貢献できる領域の概要を提供する。我々は、地球、水、空気、火、エーテルの5つの要素に従って、潜在的なコンピュータオーディションの応用を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-10T13:32:31Z)
Visualizing Environmental Justice Issues in Urban Areas with a Community-based Approach [1.7611382358577379]
環境司法によると、環境劣化と利益は、コミュニティ間で不均等に共有されるべきではない。本研究では, 隣接した危険源による近接負荷測定を応用した。シカゴのラテン系コミュニティとの密接なコラボレーションにおいて、産業道路による環境汚染の不均等な負担を受ける地域が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-12T02:20:56Z)
Unraveling the hidden environmental impacts of AI solutions for environment [0.04588028371034406]
過去10年間、人工知能はこのような劇的な進歩に遭遇し、現在、環境問題を解決するツールとして選択されている。ディープラーニングコミュニティは、より多くのパラメータを持つトレーニングモデルには大量のエネルギーと結果としてGHG排出量が必要であることに気付き始めた。本稿では,「緑のためのAI」の負の影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-22T14:56:47Z)
Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-03T21:22:42Z)
A survey on applications of augmented, mixed and virtual reality for nature and environment [114.4879749449579]
拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、複合現実(MR)は、彼らが提供できるエンゲージメントとエンリッチな体験のために、大きな潜在能力を持つ技術である。しかし、環境応用の分野でAR、VR、MRがもたらす可能性はまだ広く研究されていない。本研究は,環境に有利な既存のAR/VR/MRアプリケーションを発見・分類したり,環境問題に対する意識を高めることを目的とした調査の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-27T09:59:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。