GROUND WATER QUALITY ASSESSMENT USING WATER QUALITY INDEX: CASE STUDY OF AYUB AGRICULTURE RESEARCH INSTITUTE, FAISALABAD, PAKISTAN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Poor water quality index for groundwater in Pakistan is a pressing issue due to the increasing population, rapid urbanization, and industrialization. This has resulted in fertile and productive soil being converted to barren land, leading to significant reductions in infiltration rates and agricultural productivity. The aim of the study was to assess water quality monitoring in research areas of AARI using Water Quality Index (WQI) during the year 2023-24. Collected water samples (12 different sites) were analyzed at Soil and Water Testing Laboratory for Research, Faisalabad for WQI by using various physicochemical characteristics like EC, TDS, Cl, SAR and RSC. Electrical Conductivity (EC) for all 12 samples varied between 787 to 3529 µS/cm. On the basis of Fitness criteria water samples from only 2 sites S1 and S8 were under “fit” category, 3 sites (S4, S5, S12) were under “marginally fit” and remaining all samples were “unfit” for Irrigation because of high salt concentration (EC > 1250 µS cm -1 ). The WQI values obtained from the research areas ranged from 68.05 to 354.4. Samples were classified using the WQI classification criteria and it revealed that only 25% of the samples of the area were categorized as “good (WQI range 50-100),” 50% were rated as “poor” (WQI range 101-200), and the remaining 25% were classified as “very poor” (WQI range 201-300) quality 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.
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 | 0,050 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 découle