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Enregistrement W7028175747

Estudo comparativo da utilização do IQA-NSF e IQA-CCME para análise da qualidade da água no Estado do Rio De Janeiro

2021· article· pt· W7028175747 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)SanitationWork (physics)Sustainability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabalho teve como objetivo avaliar comparativamente o uso de dois índices de qualidade de água para gestão da qualidade da água no estado do Rio de Janeiro, a partir de dados de monitoramento disponibilizados pelo INEA - Instituto Estadual do Ambiente do Rio de Janeiro. Índices de qualidade de água são utilizados com o objetivo de caracterizar a qualidade de um corpo hídrico através da integração de diferentes parâmetros em um único valor, e sua utilização facilita o acompanhamento da qualidade de corpos hídricos ao longo do tempo, assim como a sua caracterização espacial; no entanto, a efetividade desse acompanhamento está diretamente associada à formulação dos índices. No presente trabalho foi realizada a comparação entre os resultados do IQA-NSF, desenvolvido pela National Sanitation Foundation dos Estados Unidos e utilizado atualmente por diversos órgãos brasileiros inclusive o INEA; e o IQA-CCME, desenvolvido pelo Canadian Council of Ministers of the Environment do Canadá. Partiu-se da premissa que o IQA-CCME poderia ser um indicador mais adequado para a caracterização da qualidade da água do que o IQA-NSF, uma vez que ele é calculado a partir da comparação entre os valores para cada parâmetro aferidos nos monitoramentos e o valor padrão ideal , geralmente baseado na legislação, dependendo do objetivo da caracterização da água. Para o presente estudo o padrão ideal foi baseado nos limites determinados pela Resolução CONAMA 357/2005 para água doce classe 2. Os dados secundários utilizados são de diversos pontos de monitoramento no estado no período entre 2014 e 2017. Após o cálculo foi realizada a análise da qualidade sinalizada pelos dois índices e comparação estatística dos resultados encontrados. Os resultados mostraram que existe correlação entre os dois métodos, e que o IQA-CCME pode ser utilizado para substituir o IQA-NSF, com a vantagem de apresentar um indicativo da qualidade em relação ao enquadramento proposto. O IQA-CCME também se mostrou mais sensível a variações de qualidade do que o IQA-NSF. A desvantagem do IQA-CCME é que para aplicá-lo são necessárias ao menos quatro campanhas de monitoramento e para um monitoramento tão inconstante como o do INEA isso pode ser uma grande limitação

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,016

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,255 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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