Seasonal changes in water of River Chenab and its tributaries, Jammu and Kashmir, India
Notice bibliographique
Résumé
This study involved the analysis of 13 physiochemical parameters (pH, temperature, electrical conductivity, total dissolved solids, turbidity, alkalinity, hardness, calcium (Ca), magnesium (Mg), dissolved oxygen, biological oxygen demand, sulfate and nitrate) and five heavy metals (chromium (Cr), zinc, arsenic, lead and cadmium) from the Chenab River and its tributaries (Neeru and Bichleri) at Ramban and Doda Districts, Jammu and Kashmir, India. The analysis was done in two different seasons – namely, summer (June) and winter (December) of 2022. The current investigation indicated that all the physiochemical parameters were within the permissible limit in both seasons except for a few parameters (calcium, magnesium, turbidity). Heavy metal analysis from both seasons revealed that all sampling sites were not contaminated with heavy metals except chromium, the concentration of which was found to be higher in all sites (except SXII) in the summer season. The detailed analysis involved the calculation of various water quality indices, which graded the water quality under the ‘good’ category according to the water quality index value, whereas the comprehensive pollution index and heavy metal pollution index values showed a moderate to high pollution level in water during the summer season. The study showed a seasonal variation in water quality parameters and thus encourages the need for regular monitoring of water quality to reduce the pollution level.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».