EVALUATION OF THE GROUNDWATER QUALITY IN GISHIRI VILLAGE – KATAMPE, ABUJA USING WATER QUALITY INDEX
Notice bibliographique
Résumé
Water quality is inherently linked with human health, poverty reduction, food security, livelihoods, preservation of ecosystems, economic growth, and social development of societies. This study evaluated the groundwater quality of Gishiri-Katampe, Abuja-Nigeria using statistical and geospatial techniques for water quality indexing. The study also used hydro-chemical parameters, geographical information, and statistical analysis to assess groundwater pollution potential; identify the most vulnerable areas, and generate a groundwater quality map. The Canadian Water Quality Index, the GIS mapping of the water quality of Gishiri indicates that the Water Quality Index is within the range of 76.87 to 92.53. Similarly, the WQI is predominantly good (62%), indicating a minor degree of threat. However, 38% of the area is occasionally threatened (fair) on the Canadian scale. However, some areas are occasionally threatened (fair) with the corresponding WQI of 28% within the study area. Moreover, out of the 11 water quality parameters analyzed, 6 parameters (dissolved oxygen DO, turbidity, chemical oxygen demand COD, NO3, Na, and biological oxygen demand BOD) were identified as significant parameters as indicated by the correlation and regression analysis. This suggested that they strongly influenced the variability of the water quality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».