Physicochemical Changes in the Quality of Surface Water due to Sewage Discharge in Ibadan, South-Western Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Sewage discharge is known to degrade the quality of receiving water bodies. This study assesses the impact of black water discharge on the physico-chemical parameters of River Zik in the University of Ibadan. Water samples were collected from five sampling sites along the stream located at progressive distances from the discharge point. Sampling was done three times over a period of three months (May to July 2012). The physico-chemical parameters tested were: pH, Biochemical Oxygen Demand (BOD5), Dissolved Oxygen (DO), Electrical Conductivity (EC), Total Suspended Solids (TSS) and Nitrate. The overall mean values of the measured parameters were as follows: BOD5 (381.1 mg/L); DO (3.9 mg/L); SS (1825.4 mg/L); pH (6.1); EC (618.5 ?s/cm) and Nitrates (59.8 mg/L). The highest concentrations of BOD5, SS, EC and Nitrates were obtained at the point of sewage discharge into the stream. One-way ANOVA showed significant deviation from WHO standards for BOD5, SS, DO, EC and Nitrates (p < 0.05). This study showed that sewage discharge into River Zik have seriously contributed to the pollution of the stream to levels which pose health and environmental hazards to those using it downstream for domestic and agricultural purposes. This environmental hazards has been attributed to the little or near none existence of regulatory bodies responsible for regulating the strenght of black water discharge into sewers and/or recieving water bodies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».