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Enregistrement W4390205661 · doi:10.18280/ijdne.180605

Aquatic Macroinvertebrates as Bioindicators of Water Quality in Wadi Mujib and Wadi Shueib, Jordan

2023· article· en· W4390205661 sur OpenAlexvenueno aff
Khitam Alzughoul, Ikhlas Alhejoj

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Jordan
Mots-clésWadiBioindicatorInvertebrateWater qualityGeographyEnvironmental scienceEcologyWater resource managementBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the utility of macroinvertebrate assemblages as bioindicators for the environmental health of freshwater bodies in Wadi Mujib and Wadi Shueib.Twelve sampling stations were strategically selected along these wadies, and water quality was evaluated in relation to the occurrences of aquatic macroinvertebrates and specific environmental variables.Results demonstrate that the presence of sensitive macroinvertebrates, including Theodoxus, Melanopsis, Turbellaria, and Amphipoda, is indicative of good and clean water quality.In contrast, the existence of Physa acuta, tubifex worms, Isopoda, and Simuliidae suggests organic pollution.These macroinvertebrate assemblages establish themselves as valuable indicators of water pollution.A clear correlation was observed between distinct macroinvertebrate groups and water quality, underscoring the potential of these organisms as effective bioindicators, particularly in semi-arid regions experiencing high population growth, expanding industrialization, and increased use of agrochemicals and pharmaceutical products.Although the study validates the use of macroinvertebrates as water quality indicators, it also emphasizes the need for future studies to include other taxonomic groups as potential bioindicators.The inclusion of such groups could potentially refine the use of macroinvertebrate assemblages for water quality assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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