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Enregistrement W7133368274

Valoración de la calidad del agua de tres ciénagas del Magdalena Medio santandereano

2024· article· es· W7133368274 sur OpenAlexaboutno aff
Nathaly Andrea Montoya Torres

Notice bibliographique

RevueUniversidad Industrial de Santander · 2024
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePublic Health and Environmental Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityDry seasonSewageSignificant difference
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El presente proyecto evalúa la incidencia de la variabilidad climática en la calidad de agua en las ciénagas El Llanito, Paredes, y Río Viejo del Valle Medio del Río Magdalena, para ello se realizó un análisis de la calidad fisicoquímica en dos momentos hidrológicos contrastantes (Aguas altas y aguas bajas). El presente estudio se desarrolló a partir de la evaluación de variables fisicoquímicas y ambientales de muestras tomadas en seis campañas de monitoreo en las ciénagas en el periodo de 2013 y 2022, y que fueron suministradas por el laboratorio de hidrobiología de la Universidad Industrial de Santander (UIS). Se calculó y evaluó el índice de calidad del agua y estado trófico de las Ciénegas mediante los Índices de Estado Trófico Modificado por Toledo (IETm), Índice de Calidad de Agua ICA-IDEAM y Índice Canadian Water Quality Index (CWQI). Dichos índices fueron promediados por cada Ciénega, para generar el cálculo de desviación estándar y con ellos de la calidad del agua. Finalmente se encontró que en la temporada de aguas altas los valores de calidad de agua fueron menores a los valores obtenidos en la temporada de aguas bajas en las tres ciénagas, el Llanito y Paredes se obtuvo una calidad de agua buena en temporada aguas bajas y apta en temporada de aguas altas, para el caso de la ciénaga Río Viejo en ambos periodos hidrológicos es calidad apta.

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), Intégrité de la recherche, 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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