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Enregistrement W3216202217 · doi:10.36829/63cts.v3i2.%

Evaluación del estado trófico de la Laguna de Ayarza utilizando el modelo de simulacion WASP

2017· article· es· W3216202217 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resource Management and Quality
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los modelos de simulación de calidad de agua, son herramientas ambientales que permiten interpretar y predecir la respuesta de un cuerpo de agua a las cargas contaminantes externas. El programa de simulación de calidad de agua (WASP versión 7.41) se utilizó para simular y evaluar la relación entre los nutrientes externos y la calidad de agua, en la Laguna de Ayarza, Santa Rosa, Guatemala. El modelo toma en cuenta dos ciclos de nutrientes (N y P), por medio de variables de calidad de agua: temperatura, nitrato (NO 3 ), amonio (NH 4 ), nitrógeno total (TN),<br />fosfato (PO 4 ), fósforo total (TP), y oxí­geno disuelto (OD). El modelo se construyó tomando en cuenta la morfologí­a del lago y las condiciones climáticas. El lago se dividió en siete segmentos, tomando en cuenta los flujos y los parámetros fisicoquí­micos para cada uno. Se determinó el coeficiente de dispersión del lago y se calibró utilizando los datos de octubre 2010 a febrero 2011. El post-procesamiento se realizó por medio del software GNUPLOT. Los resultados de la modelación muestran que los valores de fósforo en todo el lago, presentan niveles de eutrofización, los valores de nitrógeno presentan niveles oligotróficos e indican que el lago soporta carga contaminante<br />relativamente alta.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,330 · 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