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Enregistrement W4407261452 · doi:10.3389/frwa.2025.1540703

Assessment of groundwater intrinsic vulnerability using GIS-based DRASTIC method in district Karak, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan

2025· article· en· W4407261452 sur OpenAlexaff
Muhammad Atif Muneer, Mumtaz Ali Khan, Fayaz Ullah Shinwari, Ijaz Ahmed, Syed Mamoon Siyar, Fahad Alshehri, Muhammad Shahab

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKhyber pakhtunkhwaVulnerability (computing)GroundwaterEnvironmental scienceAquiferHydrology (agriculture)Water resource managementHydrogeologyGeographic information systemGeographyCartographyGeologySocioeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Study area lies in the southern Kohat deformed fold and thrust belt. This part of the Kohat plateau, borders the southern extension of the Himalayan deformation, with the Salt range to the south most. The research is based on DRASTIC model. Anthropogenic activities have the potential to pollute groundwater. An essential component of managing groundwater is vulnerability mapping. This study used the DRASTIC model to analyze aquifer vulnerability and identify the hydrogeological condition in the southern portion of the Karak, Khyber Pakhtunkhwa. For the models, the information layers were provided via geographic information systems (GIS). The DRASTIC model uses seven environmental parameters. Vulnerability index concentrations were found to be 0.78% for Very Low vulnerability, 9.57% for Low vulnerability, 24.96% for Moderate vulnerability, 54.01% for High vulnerability, and 10.68% for Very High vulnerability, according to the results. A total 164.446 km 2 of the total 1,540 km 2 area is covered by the Very High vulnerable zone. The highest Nitrate concentration recorded in the area is 11 ppm and lowest is 4.4 ppm. Around 45% of the samples surpassed the approved limit of PSQWA (Pakistan Standards and Quality Control Authority) and NSQWQ (National Standards for Quality of Water) standard. The concentration of Nitrate >10 ppm represent that some human action has contributed toward the highest concentration.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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