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Enregistrement W4409952498 · doi:10.62225/2583049x.2025.5.2.4152

The Impact of Water Quality on Jordanian Public Health Status: A Case Study in Zarqa Basin

2025· article· en· W4409952498 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmad Albrmawi, Ashraf Khashroum, Hani J. Hamad, Shamaail Saewan, Hadeel Obeidat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Multidisciplinary Research and Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityPublic healthStructural basinEnvironmental scienceWater resource managementForestryGeographyGeologyMedicineNursingGeomorphologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change significantly impacts water quality, posing serious risks to public health. Rising global temperatures and altered precipitation patterns contribute to water pollution, increasing the proliferation of harmful microorganisms and contaminants. This study examines the effects of climate change on water quality in the Zarqa Basin, Jordan, by analyzing key water quality indicators, including microbiological contamination and chemical composition. Water samples were collected and assessed for compliance with Jordanian and WHO water standards. The study followed a descriptive analytical approach, incorporating field sampling and laboratory analysis to determine the concentrations of minerals, organic matter, pesticides, and microbiological indicators. Results indicate that climate change has exacerbated water contamination, particularly through increased bacterial presence, higher turbidity, and deviations in chemical composition beyond permissible limits. The presence of Escherichia coli and total coliforms in water samples suggests heightened risks of waterborne diseases, necessitating urgent mitigation measures. This study provides valuable insights for policymakers, water managers, and public health authorities in addressing climate-induced water quality challenges in Jordan and similar regions. Water samples from key locations—including Zarqa, Jerash, and King Talal Dam—were analyzed to assess their compliance with international water safety standards set by the World Health Organization (WHO), the U.S. Environmental Protection Agency (EPA), Health Canada, the European Union, and Australia’s National Medical and Health Research Council. Results indicate that 55.1% of the 49 assessed water quality components exceeded safe limits, highlighting substantial contamination. High concentrations of sodium, chloride, nitrogen compounds, and microbiological contaminants, particularly Escherichia coli and total coliform bacteria, were detected, posing severe health risks. Elevated pollutant levels were attributed to climate-induced changes in precipitation patterns, industrial and agricultural runoff, and insufficient wastewater treatment. Additionally, significant fluctuations in pH, water temperature, and electrical conductivity suggest instability in water quality, necessitating continuous monitoring. The study underscores the urgent need for adaptive water management strategies, regular surveillance of water quality, and policy interventions to mitigate contamination risks. Key recommendations include enhancing water purification systems, improving wastewater treatment infrastructure, and promoting community awareness about water conservation. Addressing these challenges is crucial for ensuring sustainable access to safe water in the Zarqa Basin and similar vulnerable regions. The findings emphasize the critical need for adaptive water management strategies, improved monitoring systems, and policy interventions to ensure water safety. Reducing contamination, securing alternative water resources, and implementing sustainable land-use practices are essential to protecting public health and the environment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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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