Aplicación de índices integradores de calidad hídrica al pie de monte andino argentino
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo presenta los resultados de la aplicación del Water Quality Index (WQI) del Canadian Council of Ministers of Environment, con el objeto de caracterizar de manera sintética y gráfica la calidad del agua, considerando un conjunto de parámetros biológicos, físicos y químicos en grandes cuencas. Este índice deja a criterio del investigador la elección de aquellos parámetros que resulten importantes para la zona y que además sean representativos de los distintos usos del agua. Se presentan aquí los resultados obtenidos a partir de una base de datos de calidad de agua de riego de dos cuencas del piedemonte andino argentino, considerando diferentes parámetros y límites sugeridos por el Departamento General de Irrigación de la provincia de Mendoza, un organismo internacional (FAO), las agencias de agua (AE) francesas y un país como Marruecos, cuyo entorno medioambiental es muy similar al analizado. Se concluye que la metodología lleva a una sobrevaloración del Factor 1 del WQI y permite a) manipular los resultados al incluir en la construcción del índice parámetros más/menos favorables; b) modificar dicho factor para disminuir su peso en el cálculo del índice, y c) no obstante todas las limitaciones detectadas, resulta útil para la comparación de la calidad del agua entre distintos sitios y/o cuencas regadías.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".