EVALUATION OF AL KABEER AL SHAMALI RIVER'S WATER SUITABILITY FOR DRINKING, BASED ON MODELING AND PSEUDOMONAS AERUGINOSA DETECTION IN SYRIA
Notice bibliographique
Résumé
Using river water as a source for drinking water is a big challenge. The aim of this study was to determine the fate of Pseudomonas aeruginosa "opportunistic bacteria " in Al Kabeer Al Shamali River and its correlation with drinking water quality (pH, Electrical conductivity, Turbidity, NO3-, NO2-, NH4+ and PO4-3) in three locations; lake inlet " Ghammam Bridge ", artificial (the 16th Tishreen Dam Lake, and the outlet Ain al-Bayda irrigation tunnel). during the period 2018-2019 and 2019-2020. The membrane filtration technique was used to detect Ps. Aeruginosa. Results showed significant differences (p<0.05) between sites for Ps. Aeruginosa, EC, Tur and NO3- . The highest counts for Ps. aeruginosa recorded in Ghammam Bridge water reaching 290000 cfu/100 mL in Jun and correlated with NH4+ (r =0.72). Then counts decreased to 420 cfu/100 ml in May in 16 Tishreen Dam Lake water, due to stratification and environmental stresses. Ps. Aeruginosa counts were higher in lake outlet than 16th Dam Lake and reached 53000 cfu/ 100 ml in July, May due to the release from sediments. Canadian Water Quality Index CCME WQI showed that the lake inlet water is moderate class C (64). The waters of 16th Dam Lake and the outlet are of good grade II B due to sedimentation. These results provide the basis for choosing appropriate sterilization methods to reach health goals to connect this major water source to the drinking water network in Lattakia city
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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 | 0,038 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».