Une équipe de recherche de l'Université d'Anbar et des universités saoudiennes a obtenu l'acceptation de publication d'une revue indexée dans les revues du premier quartile.
2025-04-24
Une équipe de recherche de l'Université d'Anbar et des universités saoudiennes a obtenu l'acceptation pour publication de la revue : (Journal of Environmental Chemical Engineering (
Le chargé de cours Mohammed Majeed Humaid, chercheur au Centre de recherche sur le développement durable de l'Euphrate supérieur à l'Université d'Anbar, et l'un des membres de l'équipe de recherche, a déclaré que cette revue est indexée parmi les revues du premier quartile : )Q1 dans Scopus et Clarivate - Score de citation 11.4 - Facteur d'impact 7.4 (.
Discuter de la question des métaux lourds et de leur grande menace pour l'écosystème et la santé humaine, car ils causent de grands dommages par leurs effets sur la santé humaine, la pollution de l'eau et la dégradation des sols, surveiller ces métaux et estimer leurs concentrations avec précision est crucial pour éviter les problèmes environnementaux causés par ces métaux dangereux ainsi que pour préparer des plans délibérés pour réduire leurs effets sur l'environnement dans un avenir prévisible. Étant donné que la mesure, la surveillance et la prévision de leurs concentrations sont des processus complexes, les méthodes traditionnelles n'atteignent généralement pas de résultats prometteurs et leur précision et performance sont relativement faibles et varient d'un cas à l'autre, cette étude a donc employé un grand nombre de modèles d'apprentissage automatique où il a été constaté que le modèle de régression gaussienne (GPR) prédit efficacement la biodisponibilité des métaux lourds tels que l'arsenic, le cadmium, le cuivre, le chrome et le zinc dans les environnements de compostage, supérieur à d'autres méthodes. L'évaluation quantitative et visuelle a également indiqué que ce modèle est très efficace par rapport à un grand nombre de modèles d'intelligence artificielle utilisés dans cette étude, ainsi qu'à d'autres modèles, qu'ils soient traditionnels ou autres, utilisés dans certaines études précédentes.
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