Assessment of the supplied water quality for Sulaimani, Iraq as a case study using CCME method
Notice bibliographique
Résumé
Water quality index (WQI) is an important technique used for the evaluating and classifying water quality of supplied water, by summarizing large number of parameters from the result of variety tests of water into less number and terms Water quality index (WQI) value can be determined. Management of water quality is not so easy and simple, it needs to work with a lot of data. In this study evaluating of water quality of (Sulaimani city, KR, Iraq) is presented by using Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME). The study conducted by monitoring long term water quality data over past eleven years, collected from 17 sampling points, tanks from which potable water supplied to all of the city residents, located in the (Sulaimani city, KR, Iraq). To obtain the CCME WQI value twelve parameters used : PH, Total dissolved solid (TDS), Chloride (Cl-1), Calcium (Ca), Sodium (Na), Potassium (K), Magnesium (Mg), Total hardness (TH), Total Alkalinity, Chloride (Cl2), Electric conductivity (EC), Sulphate (SO4-2).The obtained patterns present different water quality situations, WQI values ranged from good to excellent, based on the result obtained and analyzed using the from of WQI, it is revealed that the value of WQI ranged from (82) to (94) over the past 11 years, it means the main source of water supplied to the city which is Dokan lake is relatively high and clean as it is over a mountain watershed area.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».