Challenges for water quality protection in the greater metropolitan area of Addis Ababa and the upper Awash basin, Ethiopia – time to take stock
Notice bibliographique
Résumé
Ethiopia, the second-most populous country in Africa after Nigeria, has more than one hundred million people and is one of the world’s fastest-growing countries in terms of economy. It has 12 major river basins with an annual renewable flow of 122 billion m 3 . The country is facing increasing pressures on water resources both in terms of quantity and quality. Many researchers have highlighted that water pollution is severe and increasing particularly in the environs of Addis Ababa because of complex anthropogenic factors. The objective of this review was to synthesize the key results of research to date on the water quality in the environs of Addis Ababa and use that information to highlight management gaps, challenges, and future research needs. According to the studies reviewed, water pollution pressures result from rapid urbanization and industrial expansion without adequate solid waste management and wastewater treatment facilities, and agricultural activities. The problems are compounded by law enforcement difficulties. Trace metal contamination of rivers, streams, reservoirs, and their bioaccumulation in vegetables highlight the urgency of addressing water pollution in the upper Awash catchment. Most studies agreed that water from reservoirs, rivers, and streams in the environs of Addis Ababa is unfit for human consumption as it contains a wide range of pollutants that could affect community health. Hence effective pollution detection, mitigation measures, and monitoring including the development of bioassessment tools, together with cost-effective management measures are urgently required to reverse the decline in water quality in Ethiopia in general and in the greater metropolitan area of Addis Ababa and the upper Awash basin in particular.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».