Assessment of Khibiny Alkaline Massif groundwater quality using statistical methods and water quality index
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Groundwater is a major source for the water supply of households in the mining‐intensive area of Khibiny Alkaline Massif, Kola Peninsula, in the Arctic. There are an increasing number of signs of groundwater quality deterioration in the area caused by the presence of elevated aluminum concentrations. Groundwater quality studies using univariate and multivariate statistical methods and the Water Quality Index were conducted to analyze a field dataset including 12 groundwater quality parameters monitored between 1999 and 2012. Descriptive statistics showed that the monitored water did not meet the established drinking water standards for aluminum concentration and pH level. The calculated Spearman correlation coefficient matrix revealed statistically significant associations (α‐level = .05) between Al concentrations and pH values, concentrations of SO42−, NO3−, Cl−, and TDS. Factor analysis using the principal component analysis extraction method (FA/PCA) identified four major influencing factors. Altogether the factors captured 67.53% of the dataset total variance. The outcomes of the hierarchical cluster analysis (HCA) revealed that the 12 monitored groundwater quality parameters can be grouped into three clusters where the concentration of Al and pH level formed a separate cluster. The calculated score values of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index indicated a deterioration of groundwater quality over the monitoring period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».