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Enregistrement W2761155707 · doi:10.30684/etj.33.6a.12

Evaluation The Quality of Raw and Treated Water for Number of Water Treatment Plants in Baghdad, Using a Water Quality Index

2015· article· en· W2761155707 sur OpenAlexaboutno aff
Zainab Bahaa Mohammed

Notice bibliographique

RevueEngineering and Technology Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbidityWater qualityRaw waterEnvironmental scienceIndex (typography)Water treatmentHard waterTotal dissolved solidsChlorideSulfateNitrateFluorideEnvironmental engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory tests were conducted to evaluate the quality of drinking water on some water treatment plants in Baghdad (AlKarkh, Shark Dijla, AlWathba, and Alkramh), the samples taken from raw (Tigris River) and treated water. The measurements of some physical and chemical properties taken every month and for eight years in order to evaluatethe drinking water quality and efficiency of these plants. The quality of drinking water was calculated byusing Canadian model index (Canadian Council of Ministers of the Environment) in water quality evaluation, as contributed thirteen variables in the index calculation: the temperature of the water, turbidity, pH, total hardness (as CaCO3), magnesium, calcium, sulfate, iron, fluoride, Nitrate, chloride, color and conductivity. The sampleswere taken from the treatedwater that outside from the plant from 2005 to 2013. The study showed that the range of water quality index for raw water is (51-57) and can be classified as a bad water and needs advanced treatment, while the water quality index of treated water was (86, 81,80,80) for (AlKarkh, Shark Dijla, AlWathba andAlkramh) respectively. The water quality index of treated water of (AlKarkh, Shark Dijla, AlWathba and Alkramh) can be classified as Category II ( good).

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)0,001
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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