Applying Grey Clustering and Shannon’s Entropy to Assess Sediment Quality from a Watershed
Notice bibliographique
Résumé
The evaluation of the quality of sediments is a complex issue in the Peruvian reality, mainly because there is no sampling protocol or norm for comparison, which leads to the assessment of sediments without a comprehensive analysis of their quality. In the present study, the quality of the sediments in the upper basin of the Huarmey river was evaluated in 30 monitoring points and 7 parameters, which are: arsenic, cadmium, copper, chromium, mercury, lead and zinc, which were compared according to the standards recommended by the Environmental Quality Guidelines for Sediments in freshwater bodies of Canada (Canadian Environmental Quality Guidelines - CEQG, 2002. Sediment Quality Guidelines for Protection of Aquatic Life - Fresh water according to Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME)). The results of the evaluation, by grey clustering method and Shannon entropy, showed that 13 monitoring points resulted in good sediment quality, 1 monitoring point had moderate quality and 16 monitoring points presented poor quality; therefore, it can be concluded that the effluents and discharges of the mining activities that take place in the aforementioned location have a negative impact on environmental quality. Finally, the results obtained can be of great help for OEFA, the regional government, the municipalities and any other body that has oversight functions, since they will allow them to be more objective and precise decisions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».