Temporal and seasonal variability of arsenic in drinking water wells in Matlab, southeastern Bangladesh: A preliminary evaluation on the basis of a 4 year study
Notice bibliographique
Résumé
Temporal and seasonal variability of As concentrations in groundwater were evaluated in As-affected areas of Matlab, southeastern Bangladesh. Groundwater samples from 61 randomly selected tubewells were analyzed for As concentrations over a period of three years and four months (from July 2002 to November 2005) and monitored seasonally (three times a year). The mean As concentrations in the sampled tubewells decreased from 153 to 123 μg/L during July 2002 to November 2005. Such changes were pronounced in tubewells with As concentration >50 μg/L than those with As concentrations <50 μg/L. Similarly, individual wells revealed temporal variability, for example some wells indicated a decreasing trend, while some other wells indicated stable As concentration during the monitoring period. The mean As concentrations were significantly higher in Matlab North compared with Matlab South. The spatial variations in the mean As concentrations may be due to the differences in local geological conditions and groundwater flow patterns. The variations in mean As concentrations were also observed in shallow (<40 m) and deep (>40 m) wells. However, to adequately evaluate temporal and seasonal variability of As concentration, it is imperative to monitor As concentrations in tubewells over a longer period of time. Such long-term monitoring will provide important information for the assessment of human health risk and the sustainability of safe drinking water supplies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».