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Enregistrement W2906567583 · doi:10.7202/1054309ar

Verification of Cau River biochemical water quality forecasted from local governments’ socioeconomic projections in Bac Kan and Thai Nguyen provinces, Vietnam

2018· article· en· W2906567583 sur OpenAlexafffund
Pham Thi Thu Ha, Jean‐Pierre Villeneuve, Sophie Duchesne, Ha Ngoc Hien, Duong Ngoc Bach

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesInstitut national de la recherche scientifiqueVietnam Academy of Science and Technology
Mots-clésWater qualityPopulationBiochemical oxygen demandEnvironmental sciencePopulation growthStatisticWastewaterWater resource managementEnvironmental engineeringGeographyChemical oxygen demandStatisticsMathematicsBiologyEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we made a verification of water quality between forecasted and monitoring data in 2015 to find out the differences for Cau River water quality, BOD 5 concentration (5-day Biochemical Oxygen Demand). Then, an analysis on main development factors which may cause these differences was made. The results showed that in general, BOD 5 monitoring concentrations are lower than forecasted median results and meet the standard QCVN 08-MT:2015/BTNMT for surface water quality, while the forecasted concentrations in some periods are over the standard. Local government’ control of population growth in Bac Kan City is considered as one of the major reasons to make Cau River water quality better than forecasted. The statistic population data of Bac Kan City in 2015 is lower than the forecasted population: 26.19% lower than the forecasted in the low population growth scenario (S1), 28.04% in the medium population growth scenario (S2), and 29.8% in the high population growth scenario (S3). Besides, the operation of domestic wastewater treatment plant in Cho Moi Town, which was not considered in developing and assessing the impacts of population scenarios on water quality, is also considered as one of the reasons why the Cau River monitoring water quality (BOD 5 concentration) is better than forecasted. This verification result is important and useful for increasing the quality of scenario development and water quality forecast in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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