Qualidade da água para irrigação de um córrego após receber efluente tratado de abate bovino
Bibliographic record
Abstract
A qualidade da água de irrigação é de fundamental importância para não comprometer a qualidade dos produtos e o funcionamento dos equipamentos de irrigação, especialmente quando são diluídos outros compostos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência do lançamento de efluente de abate de bovinos tratado sobre a qualidade da água para fins de irrigação do Córrego Jurubatuba, Anápolis-GO. As amostras de efluente e água foram obtidas em seis diferentes dias e nos seguintes locais: na descarga do efluente tratado antes do lançamento no córrego -P1, 50 m a montante do ponto de descarga -P2, 50 m a jusante do ponto de descarga -P3 e 120 m a jusante do ponto de descarga -P4. Analisaram-se os sólidos dissolvidos, pH, ferro, dureza, sódio, cálcio, magnésio, manganês, RAS, boro e DBO. Constatou-se risco médio ou alto de entupimento de emissores pelo uso do efluente na irrigação localizada, quando foram considerados pH, sólidos dissolvidos, ferro, dureza e manganês. A água dos locais avaliados no Córrego Jurubatuba apresentou risco médio de entupimento e restrição de uso moderada em relação a problemas de infiltração de água no solo. Em todos os pontos avaliados, as concentrações de DBO foram superiores aos limites para irrigação de vegetais consumidos in natura e cozidos.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| 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".