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Enregistrement W7117875217 · doi:10.33899/injes.v26i1.56019

Evaluation of Hydrochemistry of Kirkuk Irrigation Project, Kirkuk, Northern Iraq

2025· article· en· W7117875217 sur OpenAlexaboutno aff
Hiba Sultan, Soran Nihad Sadiq

Notice bibliographique

RevueIraqi National Journal of Earth Science (INJES) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationHydrology (agriculture)TurbidityGroundwaterIrrigation statisticsWater qualitySalinityAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The irrigation project is considered one of the important projects in Iraq, as the study area is one of the important agricultural areas, which mostly depends on groundwater wells as well as surface water from the Kirkuk Irrigation Project. This study aims to estimate the irrigation project for drinking, agriculture, and irrigation purposes. (46) Water samples were collected in humid and dry seasons in (2023-2024) and analyzed; several methods and classifications were used, including comparison with Canadian standards, Piper hydrochemical facies classification, and classifications for irrigation purposes. The major and minor elements and heavy metals were analyzed. The physical properties were measured, including pH, electrical conductivity, total dissolved solids, turbidity, and total hardness. It indicates that the Piper scheme of the hydrochemical facies is calcium-magnesium-bicarbonate. The results show, according to the Canadian water quality index, that the water is poor and unsuitable for human use, and does not have an excellent water condition due to turbidity and calcium concentration, pH, and magnesium values exceeding the permissible limit according to WHO and IQS, so it is considered unsafe for drinking. The results show, according to the classifications of SAR, MH, %Na, SP, salinity hazard, and Wilcox, that the study area is generally suitable and good for irrigation and agricultural uses for most soils and agricultural crops. Analyzed Pearson’s correlations in some of the studied parameters in both seasons reveals that the correlation coefficient is strong and significant positive and negative.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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