Disponibilidad de agua subterranean en el municipio de Clizai
Bibliographic record
Abstract
En los últimos años el aprovechamiento del agua subterránea se ha incrementado para el uso industrial y agropecuario. La explotación de agua subterránea puede traer consecuencias como la sobreexplotación y en los valles de Cochabamba este proceso está empezando a causar problemas relacionados con la interferencia entre pozos, la disminución de niveles freáticos y caudales, así como crecientes conflictos. En muchos pozos el caudal ofertado se ha reducido y muchos de los pozos someros (excavados) se han secado. La reducción del nivel freático también ha incrementado los niveles de inversión necesarios para construir pozos cada vez más profundos y el costo de energía eléctrica también se incrementa, ya que cada vez se necesita perforar a mayor profundidad y por tanto se requieren también bombas de mayor capacidad En razón de lo expuesto, se hace necesario estudiar la disponibilidad de agua subterránea. En esa perspectiva, el presente estudio busca realizar un inventario de pozos perforados en el Municipio de Cliza y determinar los volúmenes de agua subterránea extraídos en el Municipio. La información obtenida permitirá aportar a estudios como el balance hídrico de agua subterránea o a estudios de modelación (desarrollo de un modelo conceptual), a partir de los cuales se pueda desarrollar un plan integral para el uso sostenible de las aguas subterráneas En ese marco, el Centro AGUA de la UMSS, junto al Instituto de Recursos Hídricos de la USFX de Chuquisaca y la Universidad de Calgary, tiene como objetivo realizar investigaciones sobre la Hidrogeología y la gestión de aguas subterráneas en el Municipio de Cliza y zonas adyacentes. Una de las primeras actividades fue la de realizar un inventario de pozos cuyos resultados se presentan en este reporte.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".