AVALIAÇÃO DE PARÂMETROS FÍSICOS, QUÍMICOS E MICROBIOLÓGIOS DE ÁGUA DE ALGUNS POÇOS DO BAIRRO JARDIM DAS COPAÍBAS, BOA VISTA, RORAIMA
Bibliographic record
Abstract
A presente pesquisa teve como objetivo avaliar a potabilidade da água de alguns poços de residências situadas no bairro Jardim das Copaíbas no Município de Boa Vista/RR, por meio de parâmetros físicos, químicos e microbiológicos. Foram analisadas 18 amostras de água coletadas em cinco poços residenciais e um poço artesiano na escola do bairro que abastece parte da comunidade, as coletas ocorreram nos meses de março, abril e junho de 2013. Os parâmetros temperatura, pH, cor, sólidos totais dissolvidos, cloro residual livre, turbidez, dureza e microbiológicos (coliformes totais e termotolerantes) foram avaliados e os resultados comparados com os estabelecidos pela Portaria Brasileira de Potabilidade de Água nº 2.914/11 Ministério da Saúde. Através das análises verificou-se que 100% das amostras de águas analisadas estavam fora das normas, sendo assim, consideradas impróprias para o consumo humano, em virtude de haver ao menos um parâmetro físico-químico em todas as amostras fora daqueles recomendados pela portaria. Ademais, constatou-se a presença de coliformes totais e termotolerantes em 100% das amostras analisadas no mês de junho.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".