MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297055758 · doi:10.18280/ijdne.170410

Water Quality Assessment of Euphrates River Within Fallujah City Using Water Quality Indices Technique

2022· article· en· W4297055758 sur OpenAlexvenueno aff
Ghadeer Jamal Hasham, Majeed Mattar Ramal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbidityWater qualityEnvironmental sciencePollutantPollutionEnvironmental engineeringTotal dissolved solidsWater resource managementHydrology (agriculture)EngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientist and researchers were recognized the important of water quality, Water resources are especially susceptible aquatic systems to many pollutants sources. Determination of water quality characteristics are very significance in term of the environmental considerations. This study aims to assess the water quality of the Euphrates river in the Fallujah Euphrates Reach (FER) by measuring the concentration of chemical and physical properties of water using multiple devices. CWQI and WAWQI were also used to assess the quality of water and indicate its suitability for drinking purposes, based on standard specifications from IQS, WHO, and USEPA as a criterion for comparison purposes. The findings show that with the use of CWQI, the quality of water was fair based on IQS, good based on WHO, and marginal based on USEPA, while the quality ranged between good, poor, very poor, and unsuitable for drinking purposes as a result of using WAWQI, with the exception of station 7, where the value of the WAWQI was greater than 100 mg/L, which indicates that the water is not suitable for drinking purposes as a result of the pollution of this station from a point source, which caused the high concentration of turbidity, sulfate, BOD5, and total dissolved solids, and decreased the DO concentration in this station compared to the rest of the stations, which were within the permissible.

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)0,004
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Design & Nature and EcodynamicsMême sujetWater Quality and Pollution AssessmentTravaux en français237 207