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Enregistrement W2130423777 · doi:10.6000/1927-5129.2014.10.36

Spatio-Temporal Analysis of Physico-Chemical Characteristics of Hab River Water, Baluchistan, Pakistan

2014· article· en· W2130423777 sur OpenAlexvenueno aff
Rakhshanda Sadaf, Syed Jamil Hasan Kazmi, Sofia Khalique Alvi

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbiditySalinityEnvironmental scienceWater qualityHydrology (agriculture)EffluentMonsoonEnvironmental engineeringWater resource managementGeologyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reveals the water quality of Hab River which is the primary source of water supply for Hab City of Baluchistan Province, Pakistan and is also one of the major sources providing water to the mega city of Karachi. The quality of Hab River water is continuously declining owing to the accumulation of industrial effluents of Hab Trading Estate (HTE) and other domestic and agricultural waste. Altogether, 17 samples of water were collected from the study area in pre monsoon and post monsoon seasons and the Physico-chemical parameters like PH, TDS, Turbidity, Salinity, Ca, Mg, Na, K, Cl and SO4 were evaluated. Spatial analysis of PH, TDS, Salinity and Turbidity has also been carried out by conducting interpolation technique in GIS. This analysis spatially explains the differences in different parameters in pre and post-monsoon period. According to Quantitative Indicator (QI), most of the water bodies have crossed the maximum threshold limits defined by WHO guidelines and have entered in to impaired water category.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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