Characterisation of Local Borehole Water within the Platinum Belt inMokopane, Limpopo, Republic of South Africa
Notice bibliographique
Résumé
South Africa is known to be a water scarce country, with an average rainfall of about 495 mm per annum.Around 40% of the world's population is affected by freshwater scarcity because of growing urbanization, industrialization, and excessive use of natural resources.With no adequate water infrastructures in place, rural areas in Mokopane Town rely on borehole water for everyday endeavours.The impact of Mining has subsequently led to the degradation of the water quality in the areas in which mines operate.Water pollution is one of the global concerns with the goal of improving water quality and reducing the negative effects on human and ecological health.The increase in mining activities over the Mogalakwena catchment possess a water quality risk due to mine water decant and fluorides caused by the geology of the area.By characterising the water samples in the area, the Physio-chemical analysis of the study showed most physical properties of the groundwater to be within the acceptable WHO standards.Chemical properties showed very high Mg values (As high as 139 mg/L) and Fluoride values as high as 2.05mg/L.Nitrate and Nitrite showed poor and unacceptable(>10mg/L) values on 69% of the water samples.This characterisation used techniques such as environmental assessment, Inductive coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES), conductivity probe, water turbidity, total suspended solids method, ultraviolet visible spectroscopy, and pH.The results were analysed using GIS to map out the boreholes and their respective water results.It's recommended that Mogalakwena Municipality needs to monitor public boreholes in the area and upload results on ground water assessment for easier access on information, for the people to know the condition of the water they receive.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».