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Enregistrement W3164336405 · doi:10.35849/bjare202003001

Evaluation of Water Quality Index of River Musa for Drinking Purpose in Bida, Nigeria

2021· article· en· W3164336405 sur OpenAlexaboutno aff
Yusya Abubakar, Nurudeen Abdulafeez Abdulrahman

Notice bibliographique

RevueBADEGGI JOURNAL OF AGRICULTURAL RESEARCH AND ENVIRONMENT · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityEnvironmental scienceEffluentDry seasonHydrology (agriculture)Index (typography)Environmental engineeringWet seasonWater resource managementGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

River Musa in Bida, Nigeria is of great importance to the people of the town and its environs. Due to the indiscriminate disposal of domestic and industrial effluents into the river, there is a need to evaluate the river water quality for drinking purpose. The objective of this study was to evaluate some selected physicochemical parameters (Total dissolved solids (TDS), pH, ammonia (NH4), Sodium, Calcium, Magnesium and four heavy metals ( Fe, Pb, Cu and Mn)) of water from River Musa to reveal the detailed water quality of the river for its suitability for drinking purpose. To achieve this objective, the Canadian Council Water Quality index (CCWQI) was applied to the analytical results of the selected parameters to obtain a single value that was used to rank the river at each of the sampling locations. The annualaverage water quality indexes (for both rainy and dry season) at five locations are (40.9, 42, 40, 39.1 and 37.5). The results showed that the water quality of the entire river is poor (39.9) and the river water is not suitable for drinking purposes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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