MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2172296152 · doi:10.6000/1927-5951.2014.04.02.2

Determination of Ground Water Quality for Agriculture and Drinking Purpose in Sindh, Pakistan

2014· article· en· W2172296152 sur OpenAlexvenueno aff
Benish Nawaz Merani, Saghir Ahmed Sheikh, Shafi Muhammad Nizamani, Aasia Akbar Panhwar, Mahvish Jabeen Channa

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbidityAlkalinityTotal dissolved solidsChemistrySodiumEnvironmental chemistryPotassiumWater qualityGroundwaterChlorideHard waterSodium bicarbonateBicarbonateEnvironmental scienceEnvironmental engineeringGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was conducted to assess the quality of ground water from different Talukas of district Tando Muhammad Khan for drinking and agriculture purpose. Water samples for determining the water quality were collected in one liter polyethylene bags by observing standard sample collection method. It was ensured that sample collection sites must be at least 500 feet away from each other.Physical and chemical parameters of ground and surface water samples such as pH, Electrical Conductivity (EC), Turbidity, Colour, Taste, Odour, Alkalinity as CaCO3, Bicarbonate (HCO3), Carbonate (CO3), Calcium (Ca), Magnesium (Mg), Hardness, Sodium (Na), Potassium (K), Chloride (Cl), Phosphate (PO4), Total Dissolved Solids (TDS) and Arsenic (As) were determined.The study clarified that pH and odour was within the permissible limits in majority of samples whereas, Arsenic (As),Hardness, Sodium (Na),Total Dissolved Solids (TDS), Taste, Chloride (Cl) and turbidity were beyond the permissible limits set by WHO.The groundwater status in Tando Muhammad Khan district, TDS in 50% samples, Chloride in 54.16% samples, Sulphate in 44.8% samples, Calcium in 38.5% samples, Sodium in 54.16% samples, hardness in 21.88% samples were beyond the WHO’s permissible limits for human consumption.

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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pharmacy and Nutrition SciencesMême sujetWater Quality and Pollution AssessmentTravaux en français237 207