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Enregistrement W7118038200 · doi:10.70670/sra.v3i4.1450

Salinity and Sodicity Assessment of Tube-Well Groundwaters Across Three Tehsils of District Chiniot

2025· article· W7118038200 sur OpenAlexfundno aff
M Saeed iqbal, TAYYABA NAZ, Muhammad Hussain, Muhammad Aleem Sarwar, Allah Nawaz, Hina Javed, Qudsia Nazir, Umber Ghafoor, Rehman Gul, Annum Sattar, Fraza Ijaz, Zeenat Javeed, Asrar Hussain Shah, Naeem Fiaz, M. KHALID, Ali Afzal, Muhammad Nawaz, Zafar Iqbal

Notice bibliographique

RevueSocial science review archives. · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésIrrigationSalinityGroundwaterSodium adsorption ratioHydrology (agriculture)Water qualitySoil salinityFarm water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analysis examines the impact of both salinity and sodicity values from groundwaters of tube-well irrigation systems available within the tehsils of Chiniot, Lalian, and Bhowana, which fall under the Punjab province, Pakistan. For the purpose of assessment, a total of 313 samples from the groundwaters of tube-well irrigation systems were randomly collected from Lalian, Bhowana, and Chiniot. This study makes a cumulative assessment of the groundwaters from the tube-well irrigation systems available within the tehsils mentioned. The assessment makes a comprehensive listing of the values from both the groundwaters’ salinity, which is determined through electrical conductivity, and their sodicity, which is determined through the measurement of sodium adsorption ratio and residual sodium carbonate. The results obtained from this research indicate that out of a total of 313 groundwaters from the tube-well irrigation systems within the province, 152 were suitable for irrigation. Out of the remaining, however, 44 were marginally suitable, while 117 were unsuitable. The present study findings advocate tehsil-scale monitoring and policy for sustainable tube-well water use for different crops in Punjab's Indus Basin.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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