MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389331630 · doi:10.21168/rega.v20e23

Situação de corpos hídricos em bacias hidrográficas do Rio Grande do Sul sob a perspectiva do Índice de Conformidade ao Enquadramento (ICE)

2023· article· pt· W4389331630 sur OpenAlexaboutno aff
Sumirê Hinata, Aline Kaliski, Claudia Wolff, Fernando Comerlato Scottá, Raíza Cristóvão Schuster, Walter Souza, Luciano Cardone

Notice bibliographique

RevueRevista de Gestão de Água da América Latina · 2023
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGeography and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O enquadramento de corpos hídricos é um importante instrumento para o acompanhamento da situação da qualidade da água. Avaliar e informar a distância na qual os principais cursos d-água se encontram em relação às metas pretendidas pelo enquadramento constitui-se em uma forma de avaliação profícua, mas normalmente pouco realizada. Esse estudo se propõe a aplicar a metodologia do Índice de Conformidade ao Enquadramento (ICE), desenvolvida pelo Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME), em 172 estações em 19 bacias hidrográficas no Rio Grande do Sul, no período de 2015 a 2022. O estudo considerou 13 parâmetros definidos na Resolução CONAMA Nº 357/2005. Os resultados indicaram que 45% das estações observadas ficaram com índice -razoável-, seguido de 41% com índice -marginal-, com resultados comprometidos principalmente pelos parâmetros cádmio, E. coli, ferro, fósforo, manganês e OD. O ICE se mostrou uma ferramenta adequada para informar de forma eficaz aos gestores e atores envolvidos a condição dos corpos hídricos de forma geral e realizar comparações entre bacias distintas.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista de Gestão de Água da América LatinaMême sujetGeography and Environmental StudiesTravaux en français237 207