Assessment of the Potential of Coordinating Two Interacting Monitoring Networks within the Lerma-Santiago Hydrologic System in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Water quality monitoring networks in the global south often display inefficiencies because monitoring strategies are frequently designed based on subjective professional judgments to define the temporal and spatial attributes of the networks, leading to poor cost–benefit relationships. The Lerma-Santiago Hydrological System (LSHS) in Mexico currently experiences severe environmental degradation caused by uncontrolled pollutant emissions from urban centers, agricultural, livestock, and industrial activities settled in the basin. While both the national and state authorities monitor this hydrological system, there has never been an effort to assess the monitoring efficiency of these two networks. The aim of the present study was to assess through multivariate statistical analyses the potential for coordination between these two interacting networks. For this purpose, two independent large water quality datasets with temporal and spatial attributes measured by two different authorities (the federal and the state) were used to identify those sites where coordination should be rationalized and those parameters that should continue to be monitored. The case study herein presented highlights the duplication in efforts to monitor surface water quality in the Lerma-Santiago hydrologic system, which implies a lack of coordination between the authorities and shows that water quality monitoring networks have not been reassessed since they were first implemented. Furthermore, using the case study of the Lerma-Santiago in Mexico, we expanded on various deficiencies, such as the use of different sampling frequencies and analytical methods by the authorities and inefficient communication among federal and state authorities. This study has revealed a large potential for coordinating two water quality monitoring networks (WQMN) in the Lerma-Santiago Hydrological System and a methodological approach that may be used to assess this potential. Coordination strategies for WQMNs can lead to significant cost reductions, extended network reach, and higher overall data quality in developing countries with limited financial resources and technical capabilities.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».