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Enregistrement W7036244587

Avaliação da aplicação do IQA-CCME na divulgação da qualidade de água de bacias hidrográficas. Estudo de caso: bacia hidrográfica do rio Joanes (Bahia, Brasil)

2015· dissertation· pt· W7036244587 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2015
Typedissertation
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Drainage basinWater qualityContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabalho avalia a aplicação do índice de qualidade da água, o IQA-CCME, desenvolvido pelo Canadian Council of Ministers of the Environment – CCME, para determinar a qualidade da água da bacia do rio Joanes, em comparação ao método consagrado no Brasil e em uso desde os anos 70, o Índice de Qualidade de Água (IQA-CETESB). A bacia do rio Joanes, localizada na Região de Planejamento e Gestão das Águas (RPGA) do Recôncavo Norte e Inhambupe, foi monitorada no período de 2008 a 2011 no âmbito do Programa Monitora, que se propõe estudar a evolução espacial e temporal da qualidade das águas de bacias hidrográficas do Estado para os diferentes usos, apresentando os resultados da qualidade da água ao público através de índices, tais como: Índice de Qualidade de Água (IQA-CETESB); Índice de Qualidade da Água Bruta para Fins de Abastecimento Público (IAP); Índice de Contaminação por Tóxicos (CT) e Índice do Estado Trófico (IET). Na avaliação da qualidade das águas da bacia do rio Joanes, analisou-se vários parâmetros indicadores das características: física; química e biológica, perfazendo, em média, 50 parâmetros por campanha. Uma das características de todos os índices utilizados pelo Programa Monitora é a quantidade limitada de parâmetros que são utilizados. Do total de 85 parâmetros monitorados, somente 30 foram utilizados na avaliação da qualidade através dos índices, sugerindo alguma perda de informação sobre a qualidade da água. O IQA-CCME, por outro lado, pode utilizar todos os parâmetros com padrão de referência estabelecido, que foram efetivamente medidos para se definir a qualidade do corpo hídrico. A metodologia do IQA-CCME é um procedimento estatístico que exige a execução de, no mínimo, quatro campanhas, e avaliação de pelo menos, quatro parâmetros. Portanto, o método, originalmente, não permite a avaliação de qualidade das águas de um rio ao se executar somente uma campanha, monitorando os quatros parâmetros uma única vez, o que pode representar uma limitação prática. Objetivando superar esta limitação, este trabalho apresentou nova proposta de agregação, substituindo as quatro campanhas, por um mínimo de quatro pontos de monitoramento compondo trechos na bacia hidrográfica do rio Joanes, para análise da qualidade da água por campanha. Assim sendo, foi possível utilizar os dados secundários do "Programa Monitora” sem perda significativa de informações obtidas, e sem a exigência da realização de um mínimo de quatro campanhas de monitoramento para aplicação do índice. Apesar da determinação de um número mínimo de parâmetros e campanhas a metodologia do IQA-CCME não impõe restrição quanto ao número máximo ou quais parâmetros devem ser analisados. Assim sendo, pode contribuir para maior eficiência no planejamento do monitoramento de um corpo hídrico, com aplicabilidade para diferentes objetivos de monitoramento em atendimento a diferentes classes de uso da água, e, consequente redução de custos. Os resultados deste trabalho confirmam a vantagem da maior flexibilidade na aplicação do IQA-CCME, devido à não restrição quanto ao tipo de parâmetro; uma maior abrangência pela incorporação de mais parâmetros; e uma maior eficiência para divulgação da informação de qualidade de água, por ser possível utilizar os resultados dos fatores F1, F2, F3 para fornecer mais informações quanto às condições de qualidade de um corpo d’água. O IQA-CCME apresenta-se mais restritivo quanto as notas de qualidade devido à escala de notas utilizada, dando, entretanto, maior segurança ao usuário da água.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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