MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407040674 · doi:10.4314/dujopas.v10i4a.24

Assessment of effluent discharges into waterways from on-farm cattle breeding operations in Mubi, Adamawa State

2025· article· en· W4407040674 sur OpenAlexaboutno aff
Ibrahim Birma Bwatanglang, S. P. Zira, Yunusa Umaru Waniyo, Salihu Suleiman

Notice bibliographique

RevueDutse Journal of Pure and Applied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTertiary Education Trust FundAdamawa State University, Mubi
Mots-clésEffluentEnvironmental scienceState (computer science)EngineeringWaste managementEnvironmental engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emerging Cattle breeding enterprises in Mubi, Adamawa State, Nigeria, and the unrestricted effluents discharged from the operations into water bodies are observed to be potential health risks to the residents. The runoff from the operations possesses the intrinsic mobility to contaminate the nearby surface waters and groundwater resources through surface infiltration. In this study, the suitability of the water samples from the streams and hand-dug wells across the cattle breeding farms in Mubi was evaluated for various applications using the Canadian Council of Ministers of Environment Water Quality Index (CCME WQI). The results of the CCME WQI show the samples collected from the Jerre, and Gipalma streams and the wells at Gipalma across the nine cattle breeding farms are of poor/marginal ratings which proves that the samples could be unsuitable for irrigation, fisheries, livestock, and human consumption relative to the acceptable standards prescribed by the regulatory bodies. The WQI shows the water quality is almost and frequently threatened/impaired; the conditions are often (marginally, 45-67) or usually (Poor, <45) depart from the acceptable or desirable levels. Among the twenty (20) parameters analysed, the total coliform count was observed to fail the objectives widely. The total coliform detected at the Jere streams ranges from 1.27 x 106 to 1.7 x 106 Cfu/100 mL. The values recorded at Gipalma streams range from 1.40 x 106 to 1.62 x 106 Cfu/100 mL and that of the wells in the same locations ranges from 1.06 x 106 to 1.08 x 106 Cfu/100 mL.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDutse Journal of Pure and Applied SciencesMême sujetTransboundary Water Resource ManagementTravaux en français237 207