Modelling spatio-temporal heterogeneities in groundwater quality in Ghana: a multivariate chemometric approach
Notice bibliographique
Résumé
Chemometric techniques were applied to evaluate the spatial and temporal heterogeneities in groundwater quality data for approximately 740 goldmining and agriculture-intensive locations in Ghana. The strongest linear and monotonic relationships occurred between Mn and Fe. Sixty-nine per cent of total variance in the dataset was explained by four variance factors: physicochemical properties, bacteriological quality, natural geologic attributes and anthropogenic factors (artisanal goldmining). There was evidence of significant differences in means of all trace metals and physicochemical parameters (p < 0.001) between goldmining and non-goldmining locations. Arsenic and turbidity produced very high value F's demonstrating that 'physical properties and chalcophilic elements' was the function that most discriminated between non-goldmining and goldmining locations. Variations in Escherichia coli and total coliforms were observed between the dry and wet seasons. The overall predictive accuracy of the discriminant function showed that non-goldmining locations were classified with slightly better accuracy (89%) than goldmining areas (69.6%). There were significant differences between the underlying distributions of Cd, Mn and Pb in the wet and dry seasons. This study emphasizes the practicality of chemometrics in the assessment and elucidation of complex water quality datasets to promote effective management of groundwater resources for sustaining human health.
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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 | 0,003 | 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 ».