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Enregistrement W2151599028 · doi:10.5539/eer.v4n1p55

Physicochemical Changes in the Quality of Surface Water due to Sewage Discharge in Ibadan, South-Western Nigeria

2014· article· en· W2151599028 sur OpenAlexvenueno aff
Oluseyi E. Ewemoje, Samuel Ihuoma

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSewageWater qualityEnvironmental scienceBiochemical oxygen demandPollutionHydrology (agriculture)NitrateSanitary sewerTotal suspended solidsWastewaterSurface waterWater dischargeEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChemical oxygen demandChemistryEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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