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Enregistrement W2549802409 · doi:10.30684/etj.33.4a.6

Evaluating Water Quality of Mahrut River, Diyala, Iraq for Irrigation

2015· article· en· W2549802409 sur OpenAlexaboutno aff
Abdul Hameed Al-Obaidy, Eman Shakir, Abbas J. Kadhem, Athmar A. Al Mashhady

Notice bibliographique

RevueEngineering and Technology Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationSodium carbonateEnvironmental scienceWater qualityCarbonatePollutionSodiumHydrology (agriculture)River pollutionWater resource managementEnvironmental chemistryWater pollutionChemistryGeologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water Quality of Mahrut River, passing through Muqdadiyah, a city in Diyala, Iraq, was evaluated for irrigation using the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI). Water samples were collected from six sites during two seasons, summer and winter in 2010-2011. Index scores were determined for fifteen constituents (pH, EC, HCO3, Cl, Sodium Absorption Ratio (SAR), Soluble Sodium Percentage (SSP), Residual Sodium Carbonate (RSC), Cd, Cr, Cu, Fe, Pb, Mn, Ni and Zn). The results of the calculated CCME WQI indicated that water quality of Mahrut River was marginal condition for irrigation in the 1st site while it was poor condition in the other sites. It is suggested that monitoring of the river is necessary for proper management to solve pollution problems in the river system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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