Evaluation of frequently used water quality indices (WQIs) depending on their effectiveness in measuring river pollution: A case study on River Churni, West Bengal
Notice bibliographique
Résumé
Water quality is highly dynamic attribute of any water body that varies depending on time and space. It is a complex measurable character calculated based on various water quality parameters. The parameters maybe physical parameters (Colour, temperature, turbidity, odour etc.), chemical parameters (pH, hardness, alkalinity, chloride, phosphate, nitrates etc.), and biological parameters (nutrient, virus and microorganisms). Individually, these parameters are not adequate to provide clear idea about water quality of any water body thus, a reporting tool of water quality is very much needed to consolidate the impact of all parameters into a single number. Water quality index (WQI) does the same job. Many researchers have used several WQIs to validate the researches but these indices differ in their effectiveness as well as in construction procedure. The main objective of the present study is to evaluate the usefulness of some frequently used WQIs in measuring the pollution level of a river. River Churni, a river of Nadia district of a West Bengal is selected for the case study. Our findings suggest that water quality index given by Canadian council of ministers of the environment (CCMEWQI) is the most valuable mathematical tool with high potentiality and flexibility having highest power of interpretation of pollution level in a river. This finding may be useful to many researchers and stakeholders for monitoring and testing the water quality of any river over the time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».