Modification and Application of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) for the Communication of Drinking Water Quality Data in Newfoundland and Labrador
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
Abstract In Newfoundland and Labrador (NL), drinking water quality monitoring is conducted by the provincial government on all public water supply systems and results are communicated to communities on a quarterly basis. This paper describes the application of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) as a communications tool for reporting the drinking water quality results. The CCME WQI simplifies the communication of results while integrating local expert opinion, without challenging the integrity of the data. The NL Department of Environment and Conservation successfully tested the use of the CCME WQI on selected drinking water quality data sets, and developed a phased approach for its implementation as a practical means of presenting available physical, chemical, organic and microbiological results to communities. The CCME WQI index categorization schema was modified by adding a new ranking category to incorporate local expert opinion. This paper describes the development of the phased approach for calculating water quality indices, the testing methodology used, the rationale for modifying the existing CCME WQI index categorization schema, and the implementation of an automated CCME WQI calculator in the provincial drinking water quality database. The paper also discusses the challenges encountered in using the CCME WQI especially with respect to incorporation of contaminants, microbiological and trihalomethanes data. The benefits and downfalls of this application are also discussed.
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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 | 0,015 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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