Water quality, heavy metals, and microbial assessments of <scp>Nile River</scp> water at <scp>Beni‐Suef</scp> governorate, <scp>Egypt</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the assessment of the water quality and microbial quality of the Nile River water within the Beni‐Suef governorate in Egypt. Twenty water samples were collected seasonally from Autumn 2023 to Summer 2024. The findings showed a significant increase in nitrate, ammonium, and orthophosphate concentrations, especially in the vicinity of agricultural drainage points. Place, season, and inter‐group interactions were attributed to the significant differences seen in the analysis of variance for all bacterial groups. Canadian Council of Ministers of the Environment‐water quality index was used to assess each location's overall water quality. The majority of physicochemical characteristics were found to be within allowable bounds for irrigation, drinking water, and the protection of aquatic life. Extreme caution is advised in the Beni‐Suef governorate's River Nile, even though the levels of water contamination are below WHO‐acceptable thresholds. To preserve this essential water resource, recommendations include implementing sustainable agricultural practices, enforcing stronger regulations on polluting sources, and launching public awareness initiatives. These precautions include limiting the excessive use of organic fertilizers, establishing pollutant industries, and avoiding the use of wastewater and sewage sludge in agriculture.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 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 ».