Water Quality Index Models for Lotic and Lentic Ecosystems-A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This review article intends to survey the information on water quality indices developed for the general evaluation of surface water and establish whether the water quality indices (WQIs) can be used to evaluate both lentic and lotic ecosystems simultaneously. Water quality index (WQI) models have gradually gained popularity since their maiden introduction in the 1960s. WQIs transform complex water quality data into a single dimensionless number to enable accessible communication of the water quality status of water resource ecosystems. To screen relevant articles, the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) method was employed to include or exclude articles. A total of 17 peer-reviewed articles were used in the final paper synthesis. Among the reviewed WQIs, only the Canadian Council for Ministers of the Environment (CCME) index, Waski & Parker index, and Hahn index are used to assess both lotic and lentic ecosystems. Furthermore, the CCME index is the only exception from rigidity because it does not specify parameters to select. Except for the West-Java WQI, none of the reviewed WQI performed sensitivity and uncertainty analysis to improve the acceptability and reliability of the WQI. It has been revealed that despite the use of statistical methods such as cluster analysis (CA), factor analysis (FA), and analytic hierarchy process (AHP), WQI models continue to suffer from either eclipsing, ambiguity, or uncertainty limitations because natural ecosystems tend to be too complex for these statistical methods. This review thus recommends coupling statistical methods with machine learning techniques such as artificial neural networks (ANN) in the WQI model development processes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».