Sediment color tool for targeting arsenic-safe aquifers for the installation of shallow drinking water tubewells
Notice bibliographique
Résumé
In rural Bangladesh, drinking water supply mostly comes from shallow hand tubewells installed manually by the local drillers, the main driving force in tubewell installation. This study was aimed at developing a sediment color tool on the basis of local driller's perception of sediment color, arsenic (As) concentration of tubewell waters and respective color of aquifer sediments. Laboratory analysis of 521 groundwater samples collected from 144 wells during 2009 to 2011 indicate that As concentrations in groundwater were generally higher in the black colored sediments with an average of 239 μg/L. All 39 wells producing water from red sediments provide safe water following the Bangladesh drinking water standard for As (50 μg/L) where mean and median values were less than the WHO guideline value of 10 μg/L. Observations for off-white sediments were also quite similar. White sediments were rare and seemed to be less important for well installations at shallow depths. A total of 2240 sediment samples were collected at intervals of 1.5m down to depths of 100 m at 15 locations spread over a 410 km(2) area in Matlab, Bangladesh and compared with the Munsell Color Chart with the purpose of direct comparison of sediment color in a consistent manner. All samples were assigned with Munsell Color and Munsell Code, which eventually led to identify 60 color shade varieties which were narrowed to four colors (black, white, off-white and red) as perceived and used by the local drillers. During the process of color grouping, participatory approach was considered taking the opinions of local drillers, technicians, and geologists into account. This simplified sediment color tool can be used conveniently during shallow tubewell installation and thus shows the potential for educating local drillers to target safe aquifers on the basis of the color characteristics of the sediments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».