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Enregistrement W3014724324 · doi:10.5539/jgg.v12n1p1

Investigation of Groundwater Quality from Selected Wells in Paiko, Northcentral Nigeria

2020· article· en· W3014724324 sur OpenAlexvenueno aff
AWEDA Abdulwahid Kolawole, Amadi Akobundu Nwanosike, KYARI Reuben, SAMUEL Abel, SAMSON Bitrus Awu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterBoreholeAquiferNitrateWater qualityEnvironmental scienceWater wellSewageHydrology (agriculture)AlkalinityEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringGeologyChemistryEcologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater from hand dug wells and boreholes in Paiko, northcentral Nigeria were subjected to physico-chemical as well as microbiological analysis to determine their suitability for drinking purpose. The water from the hand dug wells are predominantly calcium magnesium chloride (Ca-Mg-Cl) water while those from boreholes are calcium magnesium bicarbonate water (Ca-Mg-HCO3) facies. The results showed elevated cations and anions concentration in the hand dug wells in addition to the water being slightly acidic. Also, the nitrate concentration in the hand dug wells is above the maximum permissible limit of 50mg/l postulated by World Health Organization (WHO) and Nigerian Standard for Drinking Water Quality (NSDQ). Microbiological analysis revealed Total Coliform Count of 100cfu and 360cfu in the hand dug wells and borehole respectively signifying faecal contamination. The study revealed that improper sewage systems as well as poor waste disposal is responsible for the poor water quality as well as elevated concentration of nitrate in hand dug wells, and as such the shallow aquifer groundwater in the area are not safe for drinking purpose with respect to all the parameters taken together.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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