MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2365548575

Results Analysis on Microbial Detection of Drinking Water in Shenyang Railway Area

2011· article· en· W2365548575 sur OpenAlexaboutno aff
Guohua Ma

Notice bibliographique

RevueZhiye yu jiankang · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceWater supplySignificant differenceQuarter (Canadian coin)Water qualityWater sourceColiform bacteriaPollutionEnvironmental engineeringWater pressureWater safetyToxicologyWater resource managementMedicineBacteriaGeographyBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Objective]To learn the sanitary condition of drinking water in all stations and depots of Shenyang railway area,so as to ensure the drinking water safety of railway workers.[Methods]The microbial detection was conducted in 338 water samples.[Results]The total qualified rate was 90.8%,the qualified rate of total bacteria counts was 90.8%,and that of total coliform group and thermotolerant coliform bacteria was 93.5%.The quality of drinking water in first and fourth quarter was better than that in second and third quarter.There was significant difference in qualified rates of all water samples between the secondary pressure water and finished water(χ2=5.82,P0.05),and the difference between the finished water and dispersed supply water was significant(χ2=5.57,P0.05).[Conclusion]The pollution of drinking water in this area is severe,especially dispersed water supply.The drinking water safety of railway workers needs to be solved urgently.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,389

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 GPT0,227
Écart entre enseignants0,192 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZhiye yu jiankangMême sujetAir Quality Monitoring and ForecastingTravaux en français237 207