" Índices de calidad de agua como herramienta para la evolución de aguas superficiales: caso de estudio rio Lluta"
Notice bibliographique
Résumé
Un índice de calidad de agua (lCA), consiste básicamente en una expresión simple de \nuna combinación más o menos compleja de un número de parámetros que puede ser \nrepresentado por un número, un rango, una descripción verbal, un símbolo o un color. \nEl objetivo principal de este trabajo es estudiar diferentes índices de calidad de agua \naplicado en el río Lluta como una herramienta de evaluación de aguas superficiales \ncontinentales. \nEn el estudio se utilizaron las bases de dato de la Dirección General de Aguas (DGA) \nde las estaciones de calidad de agua del río Lluta tales como, Colpitas en Alcérreca, \nCaracarani en Alcérreca, Lluta en Tocontasi y Lluta en Panamerica. \nSegún la base de datos histórica de la zona se evidencia que la cantidad de boro y \narsénico en el agua del río Lluta efectivamente sobrepasan la norma chilena de riego \nNCh 1333, siendo apta sólo para el riego de especies tolerantes a este ambiente. \nSe aplicaron varios índices tales como el índice simplificado de calidad de agua (ISQA) \nde España, CCME-WQI (Canadian Council of Mnisters of the Environment - Water \nQuality Index) de Canadá y el índice de calidad de agua Cade-ldepe de Chile. \nSe puede señalar que et índice de calidad de agua más adecuado para ser aplicado en \nel río Lluta es el CCME-WQI de Canadá. Presenta una estructura de cálculo que \npermite una evaluación más amplia e integral de la calidad del agua, ya que considera \nla variación en el tiempo y en el espacio. En su elaboración no se obliga a adoptar \nparámetros específicos para el cálculo, sino que deja abierta la elección de los mismos \nal buen juicio profesional y de acuerdo a la norma chilena vigente. Con esta flexibilidad \nque da el índice es más fácil realizar un análisis en lugares donde las variables del \nmonitoreo son acotadas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».