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Enregistrement W4407059630 · doi:10.24996/ijs.2025.66.1.15

Hydrochemistry Assessment of Surface and Groundwater Quality Using GIS and a Heavy Metal Pollution Index (HMPI) Model in a Hawija area, Kirkuk, north Iraq

2025· article· en· W4407059630 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmed H. Al-Hamdany, Balsam Salim Al-Tawash, Hassan Al-Jumaily

Notice bibliographique

RevueIraqi Journal of Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterEnvironmental sciencePollutionHydrology (agriculture)Dry seasonWater qualitySurface waterGroundwater pollutionWet seasonEnvironmental engineeringGeographyGeologyAquiferEcologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Heavy Metal Pollution Index (HMPI) has been used to assess the quality of surface and groundwater drinking water in the Hawija region, where residents use groundwater for drinking. Forty groundwater samples were collected from the Hawija region's wells and analyzed in the Acme Laboratories in Canada. The results of this study were compared with the Environmental Protection Agency's (EPA) and the World Health Organization's (WHO) classification of water quality and its suitability for different uses. Five samples (12.5%) had low pollution levels during the low flow season, 26 samples (65%) had medium levels, and nine samples (22.5%) had high levels. Thirty samples, a mean of 75% of the total groundwater samples obtained during the high flow season, were rated as having low pollution, while ten samples (25%) were rated as having medium pollution. This shows that a large portion of the groundwater samples in the study area are impermissible for human consumption. In the low-flow season, the HMPI values ranged from 8.38 to 148.68, with a mean of 32.43 in the high-flow season, they ranged from 3.55 to 29.23, with a mean of 8.54. The HMPI values of surface water ranged from 3.75 to 77.64 and had a mean of 26.101 during the low-flow season, whereas they varied from 4.19 to 26.35 and had a mean of 11.25 during the high-flow season.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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