MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389737274 · doi:10.1088/1755-1315/1262/2/022021

Assessment of the Euphrates River’s Water Quality at a Some Sites in the Iraqi Governorates of Babylon and Karbala

2023· article· en· W4389737274 sur OpenAlexaboutno aff
Baraa Majid Khlaif, Jinan S. Al-Hassany

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityIndex (typography)AlkalinitySanitationEnvironmental scienceContext (archaeology)IrrigationWater resource managementAgricultureSalinityHydrology (agriculture)Environmental engineeringToxicologyGeographyEngineeringChemistryAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The majority of third-world nations with rivers running through them struggle with the issue of contaminated water. It is believed to be a very difficult challenge to get the water quality below the typical permitted levels for drinking, as well as for industrial and agricultural reasons, is thought to be a very difficult challenge. This study aims to assess the quality of water available to the governorates of Karbala and Babylon. measuring water quality with the water quality index It expresses the water quality as a single number by comparing results from the analysis of a number of physico-chemical and bacteriological parameters with current norms. The National Sanitation Foundation Water Quality Index (NSFWQI), the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCMEWQI), the Oregon Water Quality Index (OWQI), the Weight Arithmetic Water Quality Index (WAWQI), the IRCA water quality index, and The Iraqi Water Quality Index (Iraqi WQI), which was used for irrigation and drinking, will all be compared in this context. Twenty one parameters were analyzed, including pH, EC, TDS, Tem, DO, BOD, COD, NO3, Alkalinity, CL, TH, Ca, Mg, Na, K, B, SO4, Salinity, TOC, E.Coli., Total coliform. The results for five stations during three season ranged between medium and excellent for the NSF classification, while ranged between poor-marginal in CCME classification, the results were for OWQI classification between poor-fair-excellent, in WAWQI classification the results were within unsuitable to excellent, IRCA classification indicated that all stations fall within sanitary infeasible and in the last IRAQI classification the results were between very bad to bad for drinking water as for irrigation of agricultural lands, it is not acceptable for irrigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIOP Conference Series Earth and Environmental ScienceMême sujetWater Quality and Pollution AssessmentTravaux en français237 207