Water quality assessment of the upper Euphrates River basin using NSF and CCME indices in western Iraq
Notice bibliographique
Résumé
Many developing countries with river systems face persistent challenges related to water pollution, complicating efforts to meet safe drinking water standards. This study evaluates the water quality of the Euphrates River along the Anbar Governorate using two widely recognized models, including NSF Water Quality Index (NSF-WQI) and CCME Water Quality Index (CCME-WQI) developed by the Canadian Council of Ministers of the Environment. Seven monitoring sites were selected along the upper Euphrates basin, from Al-Qaim to Fallujah. Seventeen key parameters were analyzed, including physicochemical and biological indicators. Both indices produced similar classifications at upstream locations (Al-Qaim, Al-Haditha, and Al-Baghdadi), indicating marginal water quality, which reflects limited suitability for direct human use without treatment. CCME-WQI values were consistently lower than NSF-WQI results, indicating a more stringent assessment approach. The results align with documented pollution trends linked to urban and agricultural practices, particularly in highly populated regions. The study concludes that both models are effective for assessing water quality; however, the CCME-WQI provides greater flexibility and wider applicability across diverse environmental conditions due to its capacity to accommodate a broader range of parameters and site-specific considerations. In contrast, the NSFWQI demonstrates increased sensitivity to particular input parameters. These findings can enhance strategies for managing water resources and controlling pollution along the Euphrates River.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».