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Enregistrement W2946875459 · doi:10.4236/gep.2019.75013

Assessment of Groundwater Quality in a Tidal River Basin of the Ganges Delta in Bangladesh

2019· article· en· W2946875459 sur OpenAlexaboutno aff
Sadhon Chandra Swarnokar, Nazia Hassan, Masudur Rahman, Md. Muhyminul Islam, Mosummath Hosna Ara

Notice bibliographique

RevueJournal of Geoscience and Environment Protection · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhulna UniversityUniversity Grants Commission
Mots-clésGroundwaterEnvironmental scienceWater qualityHydrology (agriculture)Drainage basinSurface waterStructural basinSalinitySaltwater intrusionWater resource managementEnvironmental engineeringAquiferGeologyGeographyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At Shailmari River basin, located in the central Ganges Delta and the southwestern coastal Bangladesh, groundwater is the only potable source for water supply due to incompatible surface water sources. However, salinity degradation along with arsenic and iron contamination poses a serious health threat to the basin community. Considering this, an investigation was carried out along both banks of the river to assess groundwater vulnerability and its quality for drinking by conducting multi-seasonal water sampling campaigns from 20 domestic wells and analyses (both in-situ and laboratory) for several physico-chemical (pH, EC, TDS and major ions) and biological (coliforms) parameters. The results show slightly alkaline groundwater in the study area with largely variable chemical composition, i.e. EC varies from around 1900 to 2700 μS/cm. The abundance of major ions indicates as Na+ > Ca2+ > Mg2+ > K+ for cations and > Cl- > > > for anions. As per the Canadian water quality index (CCMEWQI), almost all groundwater samples concentrate in the marginal category meaning that groundwater is frequently threatened. Besides, it is not fully safe for drinking as revealed from comparison of geochemical data with national and WHO water quality standards.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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