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Enregistrement W7046886438

Evaluación de la calidad del agua en la microcuenca del río Pumacunchi, provincia de Cotopaxi, periodo 2022

2022· dissertation· en· W7046886438 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Repository Technical University of Cotopaxi (Universidad Técnica de Cotopaxi) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecal coliformTurbidityWater qualityIrrigationIndex (typography)Hydrology (agriculture)Water consumption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contamination of rivers is a worldwide problem, requiring the application of indices that help determine the quality of the water. The present investigation is oriented towards the evaluation of the water contamination of the Pumacunchi river through the CANADIAN and ICOMI indices for the period from May to July 2022. The parameters considered were: pH, turbidity, arsenic, iron, BOD, COD, fecal coliforms., conductivity, hardness and alkalinity, evaluated at two strategic points located in Chantilín-Saquisilí and Latacunga Wholesale Market. For the CANADIAN index all the parameters were produced, while for the ICOMI index the last 3 parameters considered were handled. The results allowed us to identify that, of the 10 evaluating parameters, only the pH and total hardness are within the Maximum Permissible Limit (LMP) established by the TULSMA for water for human consumption and irrigation. While electrical conductivity (694.50 uS/cm), arsenic (0.262 mg/L), iron (5.36 mg/L), BOD (8.19 mg/L), COD (35.17 mg/L), fecal coliforms (138166.66 NMP/100ml) and turbidity (138.22 NTU), exceeded the LMP in the criteria for water for human consumption established by the WHO and the TULSMA in the same way for irrigation water, except for the conductivity remains within the LMP. The CANADIAN index shows that the water quality of the Pumacunchi River is "Bad", for water for human consumption at the two photography points, with an average of 25.5 at point 1 and 20.3 at point 2, while for water irrigated land is also not suitable with an average of 48.8 (point 1) and 39.4 (point 2). In turn, the ICOMI index confirms that the water is of poor quality at the two points of the river with an average of 0.8 (point 1) and 1 (point 2). That is, the river water is not suitable for human consumption, nor for irrigation. These values are quite significant, due to the development of anthropic activities such as the discharge of wastewater without prior treatment, the grazing of animals, etc., which are carried out around it and altering the quality of the water.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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