Physico-Chemical Water Quality Assessment of Gilgel Abay River in the Lake Tana Basin, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The physico-chemical parameters such as PH, temperature, electrical conductivity, total dissolved solid, turbidity, total alkalinity, total hardness, ammonia, nitrate, nitrite, phosphate, sulphate, sulfide and iron were investigated to assess the various water quality parameters along the River course of Gilgel Abay River (GAR).The value of those parameters have been evaluated with respect to guidelines provided by World Health Organization(WHO), Ethiopian drinking water quality standards(EDWQS), Canadian Council of Minister for Environment(CCME) and European Community(EC) to indicate the pollution level of GAR.Overall compliance was 58.93%.From a total of 224 samples, 132 samples (58.93%) complied with WHO guidelines and EDWQS.Turbidity, followed by iron, phosphate and sulfide were the prime river water quality issues identified in GAR.Analysis of variance was used to examine the variations of water quality parameters between the dry and rainy seasons, and the variations along the river courses of Gilgel Abay (upper, middle and lower course).The majority of the parameters showed that there is a significant variation of the water quality parameters between the dry and rainy seasons.However, the variations along the river courses of GAR (upper, middle and lower course) were statistically insignificant.This implies that the GAR water quality is influenced by anthropogenic impacts from the upper course to the lower course of the River.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».