Assessing the Suitability of CCME WQI as a Groundwater Quality Monitoring Tool: An Environmental Ergonomics Case Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted with the aim of protecting groundwater, which plays a crucial role in ensuring food quality in the market, preserving public health, and safeguarding the ecosystem, as many regions rely on clean natural groundwater for their population’s survival. The objective of this study was to use the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) for groundwater at 12 stations in the Okhla Industrial Area, Nangloi, and Karol Bagh in the Delhi Region. CCME WQI is an effective tool for assessing groundwater quality and communicating water conditions to various users. The research methodology involved fieldwork from June to October 2020 for three different periods in the year: pre-monsoon, monsoon, and post-monsoon, to observe variations in water quality and differences in various physicochemical properties of water. The CCME WQI was applied using sixteen water quality parameters, fourteen of which were physicochemical parameters and two of which were microbiological parameters. Among the physicochemical parameters were color, odor, pH, turbidity, nitrate, total hardness, iron, chloride, fluoride, total dissolved solids, calcium, magnesium, sulfate, and alkalinity, while the microbiological parameters included the total coliform and Escherichia coli counts. Based on the results obtained from the water quality index, station A9 scored between 0 and 44, indicating the lowest water quality index due to wastewater discharges and industrial contamination. The water quality at other stations also requires attention to achieve excellent ratings. The study concludes that serious measures should be taken for proper management of the area to protect the population from hazardous diseases. The research results show that stations 1, 2, and 10 were rated as excellent, station 12 as good, stations 4, 5, and 8 as moderate, stations 3, 6, and 11 as marginal, and station 9 as the poorest in terms of water quality in the year 2020 during the pre-monsoon, monsoon, and post-monsoon periods. To improve the parameters and groundwater quality, it would be necessary to reduce the impact of industry, anthropogenic–geogenic activities, and domestic activities.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».