MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2620624740 · doi:10.5555/arwg.12.3-4.l511557453vpl178

Water-Quality Assessment of the Langat River at Kilometre 7, Jalan Kajang-Bangi, Selangor, Malaysia

2009· article· en· W2620624740 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Barzani Gasim, Mazen Jamil, Sahibin Abd Rahim, Mohd Ekhwan Toriman

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal suspended solidsBiochemical oxygen demandWater qualityChemical oxygen demandEnvironmental scienceTotal dissolved solidsSuspended solidsHydrology (agriculture)Environmental engineeringMain riverWastewaterGeographyDrainage basinEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Langat River is one of the main sources of water supply for the Selangor area. For water-quality analysis, water sampling was carried out at five stations during the wet (November 2009) and dry (February 2010) seasons. These five stations are located along the river, with the exception of station 3. Station 1 and station 2 are located upstream station 3, while station 4 and station 5 lie downstream of station 3. Station 3 differs from the other four stations because it is a discharge from Universiti Kebangsaan Malaysia campus. This study was conducted to determine water quality as well as levels of pollution, based on the Water Quality Index (WQI) and the Malaysian Interim National Water Quality Standard (INWQS), of the Langat River at Km 7. A total of 14 water-quality parameters—temperature, pH, dissolved oxygen (DO), conductivity, chemical oxygen demand (COD), biochemical oxygen demand (BOD), total suspended solids (TSS), total dissolved solids (TDS), PO4, NO3-, NH3-N, SO4, oil and grease, and E. co...

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArab world geographerMême sujetWater Quality and Pollution AssessmentTravaux en français237 207