Haematological and Biochemical Characterization of Bubaline Trypanosomosis in Mumbai Region of India
Bibliographic record
Abstract
Los sensores de bajo costo para la medición de material particulado menor a 2,5 micras, son herramientas que, debido a los desarrollos tecnológicos de la última década, facilidad de operación, precio y accesibilidad, están siendo utilizados para complementar las mediciones registradas por los Sistemas de Vigilancia de Calidad del Aire en Colombia y a nivel mundial, siempre y cuando cumplan con los lineamientos propuesto por la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. Una parte fundamental en el uso de estos sensores, consiste en su adecuada selección, por lo cual deben tenerse en cuenta los parámetros técnicos establecidos, encontrándose un vacío en el momento de escoger el equipo a utilizar, puesto que no existe una ponderación de los parámetros para su priorización. El objetivo de esta investigación fue la selección de sensores de bajo costo para la medición de material particulado menor a 2,5 micras, teniendo en cuenta los criterios técnicos indicados en los lineamientos internacionales. La metodología desarrollada consistió en identificar referencias de sensores, que utilizan el mismo principio de medición que las estaciones de referencia. Mediante una exhaustiva revisión bibliografía de literatura científica, se encontraron 22 referencias de marcas comerciales. Realizando un análisis comparativo de las características técnicas de cada sensor, se seleccionaron 2 referencias. Los criterios aplicados para esta selección, en orden de importancia fueron los siguientes: especificaciones técnicas completas dadas por el fabricante, rango de humedad relativa, temperatura de la zona de estudio, precisión, precio, certificaciones en las mediciones y facilidad de adquisición en el territorio. Una vez finalizado este proceso, se concluyó que el orden de aplicación de los criterios priorizados, conduce a la identificación de sensores de bajo costo que responden adecuadamente a las necesidades territoriales, para la medición de este contaminante.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".