COMPARAÇÃO ENTRE OS ÍNDICES DE QUALIDADE DE ÁGUA CCME E IQASCH APLICADOS AO AQUÍFERO SÃO PAULO NO MUNICÍPIO DE GUARULHOS
Bibliographic record
Abstract
A qualidade da água subterrânea do município de Guarulhos, São Paulo, foi avaliada a partir da aplicação de dois Índices de Qualidade de Água (IQA): o IQACCME e o IQASCH, em 7 amostras extraídas no ano de 2014. O IQACCME é um índice construído pelo Canadian Council of Ministers of the Environment que visa a simplificação da análise da qualidade da água. O IQASCH foi desenvolvido para a análise da qualidade da água para consumo humano. Utilizou-se os valores guia e máximos permitidos da norma europeia 80/778/CEE [1] e da resolução CONAMA nº 369/2008 [2] nos 14 parâmetros aplicados: alumínio, arsênio, bário, cádmio, chumbo, cloreto, cobre, dureza, ferro, manganês, mercúrio, níquel, pH e selênio. A aplicação do IQA para a análise de água subterrânea mostrouse satisfatório e condizente. Os índices apresentaram resultados análogos, sendo os valores obtidos pelo IQACH os mais restritivos. Constatouse concentração de ferro e manganês acima dos valores permitidos, o que causou a redução da qualidade da água. Diante disso, ambos os índices mostraram que a água subterrânea de Guarulhos estava em estado razoável de qualidade, com alguns parâmetros em inconformidade com as legislações adotadas.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".