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Enregistrement W4400237008 · doi:10.11159/ijepr.2024.004

An Effective Solution: Water Pollution By Textile Industry In Bangladesh

2024· article· en· W4400237008 sur OpenAlexvenueno aff
Shiffat Shahriar, Kirsty Smallbone, Kevin P. Wyche

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Pollution and Remediation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyeingTextile industryFactory (object-oriented programming)PollutionGovernment (linguistics)BusinessTextileIntervention (counseling)Environmental planningLocal governmentEngineeringEnvironmental scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper concisely overviews the urgent and pressing causes of water pollution in Bangladesh's dyeing and printing industries.The study area, Narayangonj, the central industrial hub of Bangladesh where the textile industry is predominant, has been chosen due to the severity of the issue.Local inhabitants of this area are highly affected by textile pollution, necessitating immediate action.The solution, derived from a comprehensive investigation of literature reviews and primary data surveys, offers a unique and innovative approach to the problem.This solution, which is at the forefront of environmental research, promises to revolutionize how we tackle water pollution in the textile industry, sparking intrigue and engagement among our readers.The research methodology is constructed here to identify the core factors responsible for pollution.It also enlightened me on examining the role of international standards and local government intervention in combating water pollution by the dyeing and printing industries.There are two groups of factories randomly chosen to identify and compare their behavior in establishing and operating ETP and the practice of testing dyeing effluents by the factory authorities before discharge.Secondly, this paper analyzed the samples of two groups of factories to identify whether any significant differences existed between them.After analyzing all the results, some recommendations were made for later discussion that focus on the incorporation of ISO certificates by the factory owners and government intervention.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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