Modelo estadístico para predecir la calidad del agua de consumo humano en el ámbito rural del "Callejón de Huaylas"
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
espanolObjetivo: Desarrollar un modelo estadistico para predecir la calidad del agua de consumo humano en el ambito rural del Peru, con el fin de disminuir las tasas de morbilidad y mortalidad producidas por enfermedades de transmision hidrica. Material y Metodos: Se trata de un estudio aplicado de nivel predictivo, prospectivo, de corte longitudinal, cuasi experimental. El area de estudio fue el Centro Poblado de Paria � Willcawain � Ancash y la muestra seleccionada fueron 35 hogares. La obtencion de las variables cuantitativas (parametros fisicos, quimicos y microbiologicos) se realizo siguiendo las Normas Internacionales (APHA � AWWA � WPCF, 1992) , en el Laboratorio de Calidad Ambiental � UNASAM; para cuantificar el indice de calidad del agua (ICA) se aplicaron diferentes metodos desarrollados en USA, Inglaterra, India y Canada. Para calcular los modelos predictivos se utilizo el programa Econometric Views 7.0 que utiliza los errores de Newey � West (HAC) y selecciona las variables de regresion significativas segun el tamano de la muestra y el grado de libertad, mediante el criterio de parsimonia, que genera la correccion automatica. Los modelos que tienen una mejor bondad de ajuste son: i) Periodo estiaje: ICA1 = 80.99-0.048(Morbi)-0.269(TD)0.066(Condu)-0.060(EC); ii) Periodo lluvia: ICA4 = 84.540.042(Morbi)-0.478(TD)-0.0817(Condu)-0.0135(BH). Como conclusion mas relevante se obtuvo que en los periodos de estiaje y lluvia el agua de consumoes aceptable, siendo de una mayor calidad. EnglishObjective: To develop a statistical model to predict the quality of drinking water in rural areas of Peru , in order to decrease the morbidity and mortality caused by waterborne diseases . Material and Methods: The study is applied predictive level, prospective, longitudinal, quasi-experimental. The study area was in the Town Center of Paria -Willcawain -Ancash, the selected sample were 35 homes, obtaining quantitative variables (physical parameters, chemical and microbiological) was performed according to International Standards (APHA � AWWA � WPCF, 1992) , in the Environmental Quality Laboratory � UNASAM; to quantify the rate of water quality (RWQ) was applied different methods developed in USA, England, India and Canada. To calculate predictive models were used the Econometric Views 7.0 program, which using Newey � West errors (HAC) that selects significant regression variables according to the sample size and the degree of freedom, with the parsimony criterion, which generates the automatic correction. The models have better goodness of fit are: i) Drought Period: ICA1 = 80.990.048(Morbi)-0269 (TD)-0.066(Condu)-0.060 (EC); ii) Rain Period: ICA4 = 84.54-0.042(Morbi)-0.478(TD)-0.0817(Condu)-0.0135 (BH). The conclusion most relevant was that in periods of drought and rain water quality is among polluted.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle