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Enregistrement W4298001874 · doi:10.3390/w14193060

Water Resources and Water Quality Assessment, Central Bamyan, Afghanistan

2022· article· en· W4298001874 sur OpenAlexfundno aff
Hasan Ali Malistani, Hussain Ali Jawadi, Roy C. Sidle, Masuma Khawary, Aziz Ali Khan

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreAga Khan Foundation Canada
Mots-clésWater qualityEnvironmental scienceWater supplyPotable waterWater sourceContaminationWater treatmentEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringArsenicHydrology (agriculture)Water resource managementChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We surveyed and selectively sampled the major water sources in Bamyan city and the surrounding area to assess the water quality. Water quality measurements were taken in situ and more samples were collected for laboratory analysis from canals, rivers, springs, wells, and water supply systems. In urban areas, water supply systems provide 36% of the drinking water, but in rural areas, this source accounts for only 7% of drinking water supplies. Wells comprise 33% and 15% of urban and rural water supplies, respectively, while canals and rivers are modest water sources for Bamyan communities. Basic water quality parameters, such as pH, EC, and TDS, were variable with high values in some areas. Most of the samples fall in the range of potable water, but some had a high TDS and EC indicating that there is the potential of contamination. Values of pH were mostly were mostly in the range of drinking water (6.5–9.5). A Drinking Water Quality Index (DWQI) was calculated to better understand the water quality issues for the potable water supplies. Subsets of representative samples were analyzed for 17 selected chemical elements and other constituents. Barium (Ba) was detected in almost all of the water samples, while arsenic (As) was detected in about 9% of the analyzed samples, and this was mostly associated with thermal springs. Concentrations of Mn and Cu in some samples exceeded that of the water quality standards, while Zn concentrations were below tolerable limits in all of the samples. Most of the analyzed water samples were hard, and several samples showed evidence of microbial pollution in urban areas. Rivers originating from snow and glacier melting had excellent quality for drinking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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