Variabilidade espaço-temporal da condutividade elétrica da água subterrânea na região semiárida de Pernambuco
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Quando mal-conduzida, a irrigação pode causar degradação dos solos e da água subterrânea, por potencializar o risco de salinização. Este problema é mais evidente em regiões semiáridas, nas quais as características físico-climáticas contribuem para seu agravamento. Uma das variáveis mais utilizadas para avaliar a concentração de sais solúveis na água de irrigação e no solo, é a condutividade elétrica. Neste trabalho, buscou-se avaliar a variabilidade espacial e temporal da condutividade elétrica da água subterrânea utilizada para irrigação em um assentamento rural, no semiárido pernambucano. Técnicas estatísticas descritivas e geoestatísticas foram aplicadas para identificação dos padrões de variabilidade e dependência espacial da condutividade elétrica, visando ao mapeamento da salinidade da água subterrânea. Verificou-se que a condutividade elétrica possui variabilidade média a alta, com dependência espacial moderada, em que a textura do solo e o regime pluviométrico influenciam na variação espacial e temporal da condutividade elétrica, que vem aumentando ao longo dos anos, na área estudada.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 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".