Aplicación de índices integradores de calidad hídrica al pie de monte andino argentino
Notice bibliographique
Résumé
Este trabajo presenta los resultados de la aplicación del Water Quality Index (WQI) del Canadian Council of Ministers of Environment, con el objeto de caracterizar de manera sintética y gráfica la calidad del agua, considerando un conjunto de parámetros biológicos, físicos y químicos en grandes cuencas. Este índice deja a criterio del investigador la elección de aquellos parámetros que resulten importantes para la zona y que además sean representativos de los distintos usos del agua. Se presentan aquí los resultados obtenidos a partir de una base de datos de calidad de agua de riego de dos cuencas del piedemonte andino argentino, considerando diferentes parámetros y límites sugeridos por el Departamento General de Irrigación de la provincia de Mendoza, un organismo internacional (FAO), las agencias de agua (AE) francesas y un país como Marruecos, cuyo entorno medioambiental es muy similar al analizado. Se concluye que la metodología lleva a una sobrevaloración del Factor 1 del WQI y permite a) manipular los resultados al incluir en la construcción del índice parámetros más/menos favorables; b) modificar dicho factor para disminuir su peso en el cálculo del índice, y c) no obstante todas las limitaciones detectadas, resulta útil para la comparación de la calidad del agua entre distintos sitios y/o cuencas regadías.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».