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Enregistrement W2965160631 · doi:10.1134/s1875372819020045

Comparing the Efficiency of River Water Quality Parameterization by Different Methods Under a Significant Human-Induced Impact

2019· article· en· W2965160631 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGeography and Natural Resources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityEnvironmental scienceHydrometeorologyAquatic ecosystemPollutionScale (ratio)Hydrology (agriculture)STREAMSQuality (philosophy)EcosystemWater resource managementEcologyGeographyMeteorologyPrecipitationComputer scienceGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the different approaches in assessing the water quality of water bodies located within the territories with a significant human-induced impact. The hydrological region of Norilsk was used as a test site. The data used in the analysis characterize the period between 2001 and 2003; however, they are still relevant because of a high level of human-induced impact on water bodies. For the purposes of parameterization, the water quality indices which are being most abundantly used in Russia and abroad were evaluated. Results from parameterizing the water quality, obtained by various methods and combined into an overall scheme, were used to generate the rating scale for assessing the hydro-ecological status of aquatic ecosystems. These calculations show that the method of Specific Combinatorial Water Pollution Index (SCWPI) established by the departmental standard of the Federal Service for Hydrometeorology and Environmental Monitoring of Russia (Rosgidromet) provides the most objective water quality assessment for water bodies experiencing a significant human-induced impact. Similar results also apply for water quality parameterization using the Canadian CCME WQI method, which is confirmed by the closeness of correlation between the values of these indices. According to the SCWPI method, in none of the streams was the hydro-ecological status assessed as “normal”. In the sources of four rivers, it was found to be close to class 1, and their hydro-ecological status was assessed as “risk”. The water in 11 measuring sections corresponds to quality class 3, or a “critical” status of the aquatic ecosystem. In 12 measuring sections corresponding mainly to the estuarine segments of the rivers and some brooks, the hydro-ecological status of the1 water bodies is characterized as “disaster”, i. e. the water pertains to quality class 4 and 5. Furthermore, in none of the water bodies under study is the environmental “catastrophe” not recorded.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,304 · 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