The Impact of Climate Change on the Microbial Content of Groundwater Resources: A Case Study on Escherichia coli Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to demonstrate the impact of climate change, represented by changes in temperature and rainfall rates, on the microbial content of Escherichia coli bacteria in the water treated by the Faisal Well Water Treatment Plant in Jerash city. The study introduced statistical evidence to provide a comprehensive understanding of the impact of climate change on the microbial content of the water treated by the investigated plant. The results of the study showed that the increase in the ambient temperature and the variation in the rainfall rate in the study area, during the years 2010-2024, led to a significant increase in the microbial content of Escherichia coli bacteria in the water, which negatively affects the quality of this water, as the results showed that the numbers of the bacteria bacilli under study had doubled to 13 times in 2024 compared to what they were when the plant started operating in 2010, which threatens the possibility of relying on this source as a reliable source of drinking water and other uses. The study came out with a set of recommendations, the most important of which is the need to work on adopting methods to mitigate the impacts of climate change on the increase in microbial content in water resources, and to enhance measures to adapt to these impacts at the national level, as well as the need to focus on conducting studies and researches that address the impact of the phenomenon of climate change on water resources, and designing practical strategies to mitigate and adapt to this phenomenon to reduce its negative consequences on public health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».