Use of Principal Components Analysis and Kriging to Predict Groundwater-Sourced Rural Drinking Water Quality in Saskatchewan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater drinking water supply surveillance data were accessed to summarize water quality delivered as public and private water supplies in southern Saskatchewan as part of an exposure assessment for epidemiologic analyses of associations between water quality and type 2 diabetes or cardiovascular disease. Arsenic in drinking water has been linked to a variety of chronic diseases and previous studies have identified multiple wells with arsenic above the drinking water standard of 0.01 mg/L; therefore, arsenic concentrations were of specific interest. Principal components analysis was applied to obtain principal component (PC) scores to summarize mixtures of correlated parameters identified as health standards and those identified as aesthetic objectives in the Saskatchewan Drinking Water Quality Standards and Objective. Ordinary, universal, and empirical Bayesian kriging were used to interpolate arsenic concentrations and PC scores in southern Saskatchewan, and the results were compared. Empirical Bayesian kriging performed best across all analyses, based on having the greatest number of variables for which the root mean square error was lowest. While all of the kriging methods appeared to underestimate high values of arsenic and PC scores, empirical Bayesian kriging was chosen to summarize large scale geographic trends in groundwater-sourced drinking water quality and assess exposure to mixtures of trace metals and ions.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle