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Enregistrement W7117678113 · doi:10.1038/s41598-025-33738-5

Assessment of industrial pollution and water quality in the Nile River using GIS-based indices at Aswan, Egypt

2025· article· en· W7117678113 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmed N. A. Abdou, Mohamed Hamed, Abdelmonsef M. M. Hassan, Mostafa A. Khaled

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityPollutionTurbidityBiochemical oxygen demandWater pollutionWater resourcesChemical oxygen demandUpstream (networking)EcosystemHydrology (agriculture)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial pollution represents a critical threat to freshwater ecosystems, particularly in regions where rivers serve multiple socio-economic functions. The Nile River in Aswan Governorate, southern Egypt, is a vital source of drinking water, irrigation, fisheries, and tourism, yet it is increasingly exposed to untreated industrial effluents. This study assessed the spatial extent and intensity of such pollution using geographic information system (GIS)-based spatial interpolation alongside two comprehensive indices: the weighted arithmetic water quality index (WAWQI) and the canadian water quality index (CWQI). Findings revealed distinct pollution hotspots near major industrial discharge areas, where water quality was classified as poor to very poor (WAWQI: 52.6-127.4; CWQI: 74.2-68.3). In contrast, upstream and downstream zones more distant from effluent sources exhibited good water quality (WAWQI: 24.5-38.1; CWQI: 93.69-85.52). The most degraded sites were characterized by elevated concentrations of chemical oxygen demand (13.1-59.6 mg/L), biochemical oxygen demand (7.67-36.5 mg/L), total suspended solids (4.67-13.1 mg/L), turbidity (6.01-17.1 NTU), total nitrogen (1.13-3.35 mg/L), and phenol (8.01-10.10 µg/L). These results highlight the ecological vulnerability of the Nile River in Aswan to industrial activities, with direct implications for ecosystem health and resource sustainability. They also underscore the limitations of relying solely on traditional water quality monitoring without spatial analysis, as GIS-based interpolation proved critical in detecting pollution gradients beyond sampling sites. The study supports the enforcement of Egypt's Law 48/1982 on water protection and contributes to global sustainable development goals, particularly SDG 6 (Clean Water and Sanitation), SDG 12 (Responsible Consumption and Production), and SDG 14 (Life Below Water).

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)0,006
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,285 · 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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