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Enregistrement W7119425146

Quality Assessment of the São River watershed Pedro, sub-basin of the Guandu River-RJ.

2024· dissertation· pt· W7119425146 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typedissertation
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)WatershedData collectionWork (physics)Sample (material)Water qualityData quality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apesar de sua importância, a água não tem recebido o valor que merece, sendo sua qualidade comprometida por diversas atividades humanas, como as industriais, comerciais, domésticas e rurais. Para avaliar a qualidade da água, é necessário analisar vários parâmetros, mas a complexidade dos dados gerados dificulta a compreensão do público leigo. Nesse contexto, o Índice de Qualidade da Água (IQA) surge como uma ferramenta valiosa que sintetiza essas informações em um único valor, facilitando sua interpretação e divulgação. O principal objetivo deste estudo foi avaliar a qualidade da água do rio São Pedro, afluente do rio Guandu atraves da aplicação do IQA proposto pelo Canadian Council of Ministers of the Environment (IQA-CCME), para o período de 2013 a 2023. Para tal, foram utilizados dados secundários da estação de monitoramento do INEA, SP310, no rio São Pedro. Neste estudo foi adotado como referência de qualidade de água os limites da Resolução CONAMA 357 de 2005 para água doce classe 2. Foi realizada a descrição dos dados do monitotramento, o tratamento estatístico e o cálculo do IQA-CCME. A partir da análise dos dados foi identificado o uso inadequado do IQA-NSF pelo INEA, o que não permitiu a comparação entre os resultados dos índices, que era a ideia original deste índice. Os resultados demonstraram melhorias significativas na qualidade da água do rio São Pedro ao longo dos anos em estudo (2013-2023). A aplicação do IQA-CCME evidenciou uma evolução gradual, com a água passando de uma classificação "regular" para "boa". Ao realizar o teste de Mann- Whitney entre as variáveis foi verificado a influência de chuvas 24 horas antes das amostragens sobre a qualidade da água, havendo uma piora após as chuvas. A localização do ponto de monitoramento próximo a Unidades de Conservação e a áreas rurais que possuem atividades pecuárias podem ser uma possível hipótese para a presença de coliformes termotolerantes na água do rio. Por fim, conclui-se que o IQA-CCME é uma ferramenta eficaz na idicação da qualidade das águas, com metodologia simples, com a vantagem de permitir a incorporação de novos parâmetros. No entanto, sua desvantagem é a necessidade de pelo menos quatro campanhas de monitoramento, o que pode ser uma grande limitação para sua aplicação em um monitoramento inconstante.

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)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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