A Synoptic Study on the Preparation of a Liquid Waste Management Plan for Kerala State, India
Notice bibliographique
Résumé
Kerala is one of the smallest States in India (38863 Sq km) covering merely 1.18% of the total area of the country and is situated between 8018’ and 12048’N latitude and 740 52’ and 770 22’E longitude. Kerala has 3.44% of India’s population; at 819 persons per square km. Because of the inadequate sewage treatment facilities, the natural water bodies of the State are polluted with wastewater discharge. A sectoral study was carried out to understand the existing problems of liquid waste disposal and the management of wastewater. Three Panchayats, two municipalities and a Corporation were selected for the study. A total number of 825 families were surveyed using a questionnaire in the form of social survey to understand the existing liquid waste management problems. From the study it was found that percapita consumption of water in the study area varied from 183 lpcd to 148 lpcd. A total number of 59 wastewater samples were collected and analysed for various physico chemical and bacteriological analysis. Workshops were conducted among elected representatives and other stakeholders for the effective preparation of a liquid waste management plan. A pilot study was conducted for wastewater management using constructed wetland method. The study concluded that constructed wetland can be recommended as one of the cost effective and efficient methods for wastewater treatment. The paper also discusses various steps involved for preparing an effective liquid waste management plan.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».