Assessment of groundwater quality in Patna district, Bihar, India, using the Water Quality Index method (Canadian Council of Ministers of the Environment method)
Notice bibliographique
Résumé
 In this study, we assessed the groundwater quality in Patna district, Bihar, India, using the Water Quality Index (WQI) method, specifically the Canadian Council of Ministers of the Environment approach. Secondary data from various agencies (2004 – 2020) were analyzed to evaluate physicochemical parameters and spatial-temporal trends. Results indicated that while most samples fell within the permissible limits, samples from some locations showed elevated pH, electrical conductivity, hardness, alkalinity, chloride, and nitrate, suggesting localized contamination from natural and anthropogenic sources. Piper diagram analysis reveals Ca²⁺-Mg²⁺-HCO₃− dominance, pointing to carbonate rock dissolution, with some influence from agricultural and industrial activities. WQI classification categorized 76% of samples as fair to excellent, whereas 24% were marginal to poor. A heatmap analysis highlighted an improvement in water quality after 2012, though water from some stations remained persistently poor. Quantum geographic information system-based spatial mapping using the inverse distance weighting technique effectively visualized pollution hotspots and safe water zones. In conclusion, findings from the study underscore the need for regular monitoring, pollution control, advanced treatment methods, and sustainable groundwater management to ensure safe drinking water.    
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».