Application of the British Columbia Water Quality Index (BC-WQI) Method to Determine the Water Quality Status of Lake Sentani in Jayapura
Notice bibliographique
Résumé
This Lake Sentani in Papua Province has significant ecological and economic value and is a source of life for the local community. However, intensive anthropogenic activities around the lake result in a decline in water quality that threatens the ecosystem and public health. This study aims to examine the water quality status of Lake Sentani using the British Columbia Water Quality Index (BC-WQI) method, which is able to integrate various physical, chemical, and biological parameters into one quality index that is easy to interpret. Data collection was carried out at three location points in the upstream, middle, and downstream parts of Lake Sentani, with in situ and ex situ testing for ten water quality parameters such as TDS, pH, BOD, COD, heavy metals Pb, oils and fats, and total coliforms. The calculation of the water quality index uses the values of F1 (scope), F2 (frequency), and F3 (amplitude) to determine the BC-WQI. The results showed that at station 1 (Ifale) the BC-WQI value was 37.62 (good quality), at station 2 (Asei) it was 49.92 (poor quality), and at station 3 (Jaifuri) it was 67.69 (poor quality). Thus, the water quality downstream of the lake is classified as unsafe for consumption or clean water without adequate treatment. This study shows the importance of integrated management and efforts to preserve water quality to maintain the sustainability of Lake Sentani.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».