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Enregistrement W1536408865

Modeling of Water Quality Dynamics Using Indigenous Knowledge

2010· article· en· W1536408865 sur OpenAlex
Arzu Sardarli, Kamon Budsaba, Thuntida Ngamkham, Andrei Volodin, Kezia Baidoo

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (UWA) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensUniversity of ReginaFirst Nations University of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnavailabilityWater qualityIndigenousQuality (philosophy)Key (lock)Environmental resource managementGeographyEnvironmental scienceBusinessEnvironmental economicsSocioeconomicsEnvironmental planningMathematicsComputer scienceStatisticsSociologyEcologyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unavailability of western-laboratory-type data on water quality for the areas where the aboriginal people live requires developing special evaluation and prognosismaking methodologies. To determine the key parameters of the water quality we interviewed the experts (aboriginal elders). Basing on the determined key parameters we formed the key questions and developed the questionnaires. The questionnaires were distributed among the households of the Peepeekisis and Kahkewistahaw aboriginal communities (Saskatchewan, Canada). According the developed model we can conclude that within next 15-25 years the negative dynamics of the water quality in both of the communities will be held. However if the positive factors (construction of water treatment facilities, restriction of chemical use, etc) regarding the water quality are maintained at least at the current level, in 15-25 years we may observe dominating of positive trends in water quality in both of communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle