Uso del suelo como tratamiento secundario de aguas residuales domésticas
Bibliographic record
Abstract
El propósito del estudio es evaluar la eficiencia de remoción de contaminantes de aguas residuales domésticas (ARD) usando el suelo como tratamiento, para utilizarlo como una alternativa al alcance de poblaciones sin acceso a sistemas de alcantarillado y tratamiento de ARD. Se construyó un sistema piloto de tratamiento de ARD compuesto por una fosa séptica y zanjas de infiltración, el cual funciona por percolación en el subsuelo, donde el agua atraviesa una capa de piedrín y luego se percola en el suelo. El estudio se realizó en la planta experimental de tratamiento de ARD en la ciudad de Guatemala, durante octubre 2014 a mayo del 2015. Se tomaron como parámetros los indicados en el Reglamento de descargas y reúsos de las aguas residuales y la disposición de lodos. Los análisis se realizaron en el Laboratorio Unificado de Química y Microbiología Sanitaria, a excepción de los metales pesados, aceites y grasas. La evaluación del rendimiento del sistema piloto de tratamiento de ARD demostró una eficiente remoción de contaminantes, con resultados en sólidos suspendidos de 99%, color 95%, DBO5de 99%, DQO de 98%, fósforo de 87% y coliformes fecales de 93%. Respecto al nitrógeno se eliminaron los resultados extremos, obteniéndose una eficiencia de remoción de 23%. Se comprobó que el suelo es capaz de remover con eficacia la mayoría de contaminantes de las ARD a excepción del nitrógeno, el cual requiere un estudio más detallado para entender su comportamiento en el proceso.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".