MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402961756 · doi:10.18280/ijsdp.190926

Sustainable Management Strategies of the Water Pollution of the Euphrates River Within Ramadi City West of Iraq

2024· article· en· W4402961756 sur OpenAlexvenueno aff
Aws Talak Mashaan Satam, Subhi Ahmed Mekhlef, Zuhair Jaber Mushref, Sadeq Oleiwi Sulaiman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Anbar
Mots-clésWater resource managementPollutionRiver pollutionEnvironmental scienceEnvironmental planningEnvironmental protectionSustainable developmentWater pollutionGeographyHydrology (agriculture)GeologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Euphrates River is a vital resource in Iraq, meeting the population's needs, agriculture, and industry.This study aimed to analyze the physical and chemical properties of the river water in Ramadi during two different periods (January and August) by sampling from selected points along the river.Industrial waste is the main source of pollution, with agricultural and domestic waste coming in second and third, respectively, according to eight months of monitoring the wastewater entering the river.The study also uncovered significant changes in the physical and chemical properties of the water, such as temperature, electrical conductivity, turbidity, and metal concentration, reflecting the seasonal effects of the waste.The study concluded that investing in environmental technology and sustainable urban planning could reduce pollution and protect the river basin from encroachment.The study's key findings include water temperatures exceeding 30℃, surpassing the allowable limits by 5℃, and turbidity values reaching 25 NTU, indicating significant physical property changes.From a chemical perspective, the study showed that the river water tends to be alkaline most days of the year, with calcium levels rising to 81 mg/L.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sustainable Development and PlanningMême sujetWater Quality and Pollution AssessmentTravaux en français237 207