Desarrollo de una metodología para identificar zonas de potencial acumulación de emisiones en la ciudad de Quito
Notice bibliographique
Résumé
En el presente trabajo se desarrolla una metodologia para determinar potenciales zonas de acumulacion de emisiones, en Quito, en base a la caracterizacion de los flujos de viento. Los datos de los parametros medioambientales los genera diariamente el MODEMAT-EPN a traves del Modelo WRF-NMM. La metodologia se aborda delimitando el dominio de estudio al canton Quito, el mismo que se divide en zonas de flujos con caracteristicas similares de viento. En estas zonas se realiza un balance de flujo masico por cada hora dentro de un periodo de cinco meses. Mediante un analisis estadistico se clasifica cada zona segun su potencialidad y se determina posibles tiempos de residencia. Los resultados identifican como zonas de potencial acumulacion de contaminantes: la Ciudad de Quito desde la Terminal del Labrador en el norte hasta Guamani en el sur y parroquias como Pifo, La Merced, Puembo, Tababela, Yaruqui, Checa, El Quinche, Guayllabamba, Mariscal Sucre, Jipijapa, Tumbaco, Cumbaya, entre otras. Tambien resume los periodos o tiempos de residencia en los cuales se tiene bajos flujos de viento. Una limitante puede ser la resolucion del modelo que no garantiza la correcta cobertura y detalles de la complicada geografia, sin embargo, permite realizar esta importante evaluacion preliminar.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».