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Enregistrement W4414544553 · doi:10.1680/jenes.24.00194

Water quality assessment in Morocco’s Inaouen basin

2025· article· en· W4414544553 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed Ben Abbou, Badr Layan, Loubna Bougarne, Imane Mehdaoui, Brahim Bougdira, Zineb Majbar, Youssouf EL Idrissi, Rachid Mahmoud, Mounia El Haji

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterWater qualityWatershedAquiferSanitationSurface waterDrainage basinStructural basinHydrology (agriculture)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability of clean water and sanitation has become a significant challenge in many regions worldwide, particularly in Morocco, due to harsh climate conditions and river pollution. This increases the water’s vulnerability to contaminants and heightens the population’s risk of waterborne diseases. The main objective of this study is to assess the impact of anthropogenic activities on the water resources and public health, as well as to evaluate the spatial distribution of certain chemical elements in the surface and groundwater of the Inaouen basin. The study primarily focuses on analysing the water’s physicochemical and bacteriological parameters. The spatiotemporal and multidimensional analysis conducted between 2021 and 2023 revealed a progressive increase in organic and mineral loads over time. The study also identified certain sections of the river with questionable health status, classifying them as having very poor water quality. Bacteriological analysis reveals severe groundwater pollution, with high levels of total coliforms, faecal coliforms, and faecal streptococci, indicating significant faecal contamination. This study suggests that the use of groundwater from these aquifers could pose a significant long-term health risk to the inhabitants of this watershed and increasing quality control of these waters.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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