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Enregistrement W4306657263 · doi:10.3390/geosciences12100384

Applying Factor Analysis and the CCME Water Quality Index for Assessing Groundwater Quality of an Aegean Island (Rhodes, Greece)

2022· article· en· W4306657263 sur OpenAlexaboutno aff
Dimitrios Ε. Alexakis

Notice bibliographique

RevueGeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterEnvironmental scienceAquiferWater qualityNitrateWater Framework DirectiveHydrology (agriculture)Environmental engineeringWater resource managementGeologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, water quality indices (WQIs) are beneficial for evaluating groundwater and surface water quality. The Canadian Council of Ministers of Environment Water Quality Index (CCME WQI) was combined with the parametric values given by Directive 98/83/EC to investigate the possible suitability of groundwater resources for human consumption on Rhodes Island. Chloride (Cl−), pH, calcium (Ca2+), electrical conductivity (CND), carbonate (CO32−), bicarbonate (HCO3−), potassium (K+), magnesium (Mg2+), sulfate (SO42−), sodium (Na+),nitrate (NO3−), nitrite (NO2−), ammonium (NH4+), and phosphate (PO43−) were included in the dataset applied in this study. Statistical analysis, GIS database, and WQI estimation were successfully used to evaluate the groundwater resources of the study area. All studied groundwater parameters have mean and median values lower than the corresponding parametric values established by Directive 98/83/EC. The high CND values (up to 2730 μs cm−1) in groundwater collected from Rhodes’ coastal aquifers indicate a direct relationship with seawater intrusion. CCME-WQI classifies the groundwater samples for most monitoring stations on Rhodes aquifers as “excellent”, Class 5, for 2019 and 2020. The findings of this study may be helpful for scientists and stakeholders monitoring the study area and applying measures to protect the groundwater resources.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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