1 Title: Drinking water quality and well owner perceptions of quality in a rural watershed in British Columbia, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
In rural areas individual well owners have little control over their drinking water quality, which can be influenced by geological factors and adjacent land use. Analysis of groundwater used for drinking in a rural watershed with mixed land use in British Columbia, Canada, showed that although most samples did not exceed guidelines designed to protect human health, those that did were concentrated in urbanising areas. With the help of local volunteers, 75 groundwater samples were collected in the Hatzic Valley, located in the Lower Fraser Valley area of British Columbia. Collection and analysis occurred twice, once in July 2002 and again in March 2003. A spatial database was created and the percentages of four predominant land uses were calculated within several radii of the wells sampled. Two wells exceeded the health standard for nitrate-N and 10 more had nitrate-N levels above 3 mg/L (considered indicative of land use impacts). All the wells with elevated NO3-N were shallow (less than 10 m deep). Percent forest cover surrounding the wells was negatively correlated with nitrate level, while percent urbanised land was positively related to nitrate. The cause of high nitrate in the urban areas is thought to be from septic systems. A questionnaire study revealed that the majority of local residents perceived their water quality to be good or excellent. The residents base their perceptions on tangible indicators rather than chemically determined ones. The negative perceptions were correlated with the presence of high levels of iron and manganese rather than nitrate.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».