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Enregistrement W3196444403 · doi:10.33899/rjs.2021.168912

Assessment of the Water Qualitative Characteristics of the Tigris River Passing Through the City of Mosul and Calculating the Water Quality Index Coefficient

2021· article· en· W3196444403 sur OpenAlexaboutno aff
Hiba F. A. Shihab, Abdalrahman Kannah

Notice bibliographique

RevueMağallaẗ ʻulūm al-rāfidayn · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkalinityTurbidityWater qualityTotal dissolved solidsHydrology (agriculture)Environmental sciencePotassiumSalinityEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryChemistryGeologyEcologyGeotechnical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of the water of the TigrisRiver passing through the city of Mosul was studied, starting from the Kubba area in the north to the Yarmajah area in the south, and the TigrisRiver is the only water resource for the city. The Physical and Chemical propertiesof river water was conducted, which included (water temperature, pH, electrical conductivity, total dissolved solids, turbidity, dissolved oxygen and some positive and negative ions), and the Canadian Water Quality Index = (WQI) was used to express the quality of river water. Tigris as it passes in the city of Mosul. The results indicated that the water of the TigrisRiver passing through the city of Mosul tends towards alkalinity, and the river water has good ventilation, as the average dissolved oxygen values ​​ranged between (8.3-9.3) mg / liter. The ions of nitrates, orthophosphates, sulphates and chlorides showed a variation in their concentrations during the study period. The rates of sodium and potassium ion concentrations ranged between (19.9-24.6) and (2.6-4.2) mg / liter, respectively. The studied water was classified as (good - moderate) for drinking, as the values ​​of the water quality index ranged between (76.7-91.2). The index values ​​ranged between (86.3-99.6) and the water was classified as excellent too good for the river conservation system.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,301 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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