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Enregistrement W4318001663 · doi:10.26507/paper.2239

An overview of water quality regulation or standards in swimming pools, drinking water, and hot springs in Germany, Canada, and Colombia

2022· article· es· W4318001663 sur OpenAlexaffabout
Yuly Andrea Sánchez Londoño, Mehrab Mehrvar, Lynda H. McCarthy, Édgar Quiñones, Luis Eduardo Rodríguez Cheu, Alexander Reuß, Jairo Romero

Notice bibliographique

RevueEncuentro Internacional de Educación en Ingeniería · 2022
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Cultural Studies in Latin America and Beyond
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotable waterHumanitiesPolitical scienceGeographyPhysicsArtEnvironmental engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artículo detalla las regulaciones en la calidad del agua en piscinas y agua potable en Alemania, Canadá y Colombia, con una comparación con la regulación existente y los estándares de calidad de las aguas termales. Canadá, Alemania y Colombia regulan que el agua potable debe estar libre de niveles inseguros de sustancias y patógenos, especificando los parámetros microbiológicos y químicos que deben seguirse. Las piscinas en Canadá, Alemania y Colombia tienen regulaciones o estándares específicos para parámetros microbiológicos y químicos que deben seguirse. Al igual que la regulación del agua potable, el agua debe estar libre de organismos patógenos para conservar su calidad de agua. Por otro lado, en el caso de aguas termales donde el bañista tiene condiciones similares a las de las piscinas, Canadá y Alemania no cuentan con regulaciones o normas específicas para el agua de aguas termales. En cambio, se aplican a las aguas termales los mismos requisitos microbianos y químicos que para el agua de piscinas según la Normativa de piscinas públicas de Canadá y la norma Din 19643 de Alemania. Actualmente, Colombia no cuenta con reglamentos o normas sobre la calidad de las aguas termales, tal como lo establece el artículo 6 del Decreto 554 de 2015.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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