Monitoring and assessing global water quality - the GEMS-Water experience
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation and assessment of fresh and inland water quality at the regional and global scales is not a simple task. UNEPs GEMS/Water has operated a comprehensive freshwater quality monitoring and assessment programme for over 20 years and is the only such global programme. GEMS/Water operates by inviting national governments to provide water quality data from their water quality monitoring programmes. The data is then compiled into a global database, GLOWDAT, which is a value-added process. GEMS/Water, United Nations agencies and other international organizations use the data to undertake global and regional scale water quality assessments. More than 100 countries participate in the programme that has a database of 1.6 million data entries. Participating countries control, for example, the type of data collected, the location of sampling sites, the frequency of monitoring, the analytical and field methods used and the frequency at which data is transferred to GEMS/Water. In order to make effective water quality assessments, identify emerging water quality issues and environmental 'hotspots', the data available must be of good quality, comparable between countries for a specific parameter, be geographically representative for a given region and be up-to-date. The only way for GEMS/Water to ensure that all these characteristics are satisfied in GLOWDAT would be for GEMS/Water to operate its own global water quality-monitoring programme. This is economically unfeasible. However, GEMS/Water has an operational manual, a modular training course and operates a QA/QC programme to help countries with data quality. Some countries have modernized their water quality programme, a complex and comprehensive activity that includes legal and institutional considerations, technical issues, and a strategic program of capacity building. Implementation of such comprehensive programmes in more countries will lead to better quality data for GEMS/Water.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».