Geospatial Exploration of Drinking Water Quality in the Coastal Region of Bangladesh: A Case Study from Paikgacha, Khulna
Notice bibliographique
Résumé
This study offers a comprehensive geographical examination of the drinking-water-quality water in the coastal region of Paikgacha, Khulna, Bangladesh. Using laboratory testing, field surveys, water sampling, and spatial modeling to characterize the quality of surface and groundwater, this study determines the contamination sources and evaluates the degree of pollution. The results indicate significant geographical variation in critical water quality metrics, including pH, electrical conductivity (EC), Arsenic, nitrate, residual Chlorine, Iron, and Manganese. Using Nemerow Pollution Index (NPI) analysis and single-factor pollution index (SFPI) analysis, the research classifies most sites as somewhat contaminated, with no pollution-free location. Furthermore, the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI) rates 86.8% of the water sources as poor, indicating a significant danger to public health. Correlation studies reveal significant interdependencies between several contaminants, suggesting familiar sources or pathways of contamination. This study emphasizes the importance of trustworthy water quality monitoring, effective mitigation plans, and long-term management methods. By putting the research’s practical recommendations into practice, policymakers, and other stakeholders may enhance the monitoring of water quality and management in Paikgacha and other coastal areas across the globe. These findings are crucial for resolving the pressing problems with water security and safeguarding the well-being and health of the affected communities.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».