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ESTUDO DA VIABILIDADE DO REUSO DA ÁGUA REJEITADA PELO SISTEMA DE OSMOSE REVERSA EM UM SERVIÇO DE HEMODIÁLISE

2023· article· pt· W2768432058 on OpenAlexaff
Cristianne Maia Lopes, Luciana Leite De Oliveira, Loyane Figueiredo Cavalcanti Lima, Samantha Viana Nunes, Eunice Fernandes Da Silva, Norma Kelly Freire Lima

Bibliographic record

VenueRevista Foco · 2023
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicHealthcare and Environmental Waste Management
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

O uso da água é vital às atividades e necessidades populacionais básicas, entretanto, crescem evidências dos impactos decorrentes do uso contínuo e muitas vezes desordenado desses recursos hídricos, além de gestões inadequadas, incapazes de garantir a sustentabilidade (UNESCO, 2018). Este estudo trata-se de uma pesquisa descritiva de abordagem quantitativa que teve como objetivo principal, verificar a viabilidade do reaproveitamento da água rejeitada pelo processo de tratamento por osmose reversa no setor de hemodiálise de um hospital universitário de Natal-RN. Para tanto foi necessário medir a quantidade de água descartada pelo sistema num período de 30 dias e fazer a análise físico-química e microbiológica dessa água, para confirmar a praticabilidade do reuso. Verificou-se que a média do volume de rejeito descartado foi de 910, 4 litros por dia e os resultados das análises da água, tanto do ponto de vista microbiológico quanto físico-químico, mostraram-se satisfatórios para classificação da água em vários procedimentos de reuso, atendendo às quatro classes sugeridas pela NBR 13969/97. Os resultados do estudo serão úteis para a gestão hospitalar no que tange ao uso sustentável dos recursos hídricos, bem como ao seu melhor reaproveitamento e, servirá também como estímulo e base de dados para futuras pesquisas relacionadas ao tema.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.300
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.004

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
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