A Review on Factors to be Incorporated in Water Quality Study
Notice bibliographique
Résumé
Water quality issues had been the main concern in worldwide as water resource keeps being polluted. River acts as the main source of drinking water, habitat for aquatic life, agriculture and industry. Poor in water quality led to the increase n water treatment expenses, water scarcity and affect health. River pollution is caused by industrial discharge, sewage and wastewater, chemical fertilizers and pesticides and mining activities. This paper aims to review and comments on factors to be incorporated in water quality study. Water quality index and pollutants are found to be the critical factors. USA, Canada, Iraq, Thailand, Vietnam and Malaysia used different parameters in calculating WQI. The parameters being considered in the WQI are then classified the river according to their classes and usage. Department of Environment (DOE) Malaysia has highlighted three main pollutants in water quality study which are Biochemical Oxygen Demand (BOD), Ammoniacal Nitrogen (NH3N) and Suspended Solid (SS) due to their great influence on WQI calculation. However, standard treated water quality in Malaysia is still based on Environmental Quality Act, 1974 which is nearly 50 years ago. Emerging pollutants which are mainly organic compounds present as pharmaceuticals and personal care products are found in water resources nowadays and the treatment should be improvised along time. Some modification of class on usage of water as irrigation should be considered and the relevant of considering two oxygen demands in calculating WQI (BOD and COD).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».