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Enregistrement W4391097306 · doi:10.52293/wes.4.2.5270

Evaluating semi-arid lake water quality. A synergy of water quality indices, multivariate statistics and geospatial technology

2024· article· en· W4391097306 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWater and Environmental Sustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisMultivariate statisticsWater qualityAridQuality (philosophy)Multivariate analysisEnvironmental scienceStatisticsHydrology (agriculture)Water resource managementGeographyMathematicsRemote sensingGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water pollution Principal component analysis The Canadian Council of Ministers of Environment water quality index Industrial water quality index Gubbi lake TumakuruA study was conducted on Gubbi Lake to investigate the water quality using water quality indices (WQI), multivariate statistical technique and geospatial technology.20 lake water samples were collected during premonsoon and post-monsoon seasons for examining physicochemical parameters.The results revealed that Biochemical Oxygen Demand measured in milligram per litre (8.5 mg/l and 5.3 mg/l in pre-monsoon and post-monsoon season respectively) exceeded the normal range of 5 mg/l and ammonia (1.24 mg/l and 0.6 mg/l during pre-monsoon and postmonsoon season respectively) exceeded acceptable limits recommended by the Bureau of Indian Standards in both seasons.The Canadian Council of Ministers of Environment WQI ranged from 66.7 to 81.13 with a recorded mean of 74.22 imparting 'fair' conditions.Apart from Kelly's index, all the irrigation WQIs designated majority of water samples as suitable for irrigation.All the industrial WQIs conveyed the tendency to corrode except Larson and Skold index that indicated corrosion potential.The principal component analysis effectively diminished the complex water analysis dataset into 6 principal components each for pre-monsoon and postmonsoon seasons which explained 87.85 % and 89.80 % of total variance respectively.These components identified the pollution sources as primarily originating from anthropological activities like agricultural runoff, domestic sewage waters and natural weathering of rocks.Hence, the combined approach using above-mentioned methodologies proves to be indispensable in evaluating surface water quality.The findings of this study further underscore the necessity for prompt action by decision makers for well-being of both environment and public health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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