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Enregistrement W4283771545 · doi:10.21608/ejchem.2022.139389.6146

Pollution Indices and Ecological Evaluation for Wastewater in Industrial Areas

2022· article· en· W4283771545 sur OpenAlexaboutno aff
Hanan Abdelgawad, Mahar Helal, Sahar Kamal, Maha Abd El-Monhem

Notice bibliographique

RevueEgyptian Journal of Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Wildlife Research CenterHelwan University
Mots-clésPollutionEnvironmental scienceWastewaterIndustrial wastewater treatmentIndustrial pollutionEcologyEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewaters from Tenth Ramadan and El-Obour cities and El-Khadrwia drain verify their environmental effects. The study focused to study Wastewater Quality Index (WQI) and their suitability during 2018-2019. The data showed almost of chemical parameters were unacceptable for water irrigation suitability that used to derive criteria and guidelines of hazards ions interactions, FAO for irrigation and Canadian Water Quality Guidelines for aquatic organism. The results indicate that there is no effect of metals in the case of wastewater use for agricultural purposes, whereas for aquatic life, all measured metals except Fe+3, Mn+2, Pb+2, Zn+2 and Cu+2 show different degrees of contamination in wastewaters of investigated areas.The obtained results indicated organic pollution values of examined variables were higher than the recommended standards and they were major waste impacts. They supported by Organic Pollution Index (OPI) evaluation that ranged from 15 to 822 while the maximum Comprehensive Pollution Index (CPI) and OPI values were (16.1 and 822) for cheese whey wastewater at El-Obour City affects aquatic environmental live in this area and producing healthy harms. The study concluded primary treatment removed 50-60% of pollution. So, study recommended use nanoparticles with low cost to acquire positive ecological impacts and increase national goals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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