Геоеколошке детерминанте заштите и ревитализације текућих вода у функцији одрживог развоја АП Војводине
Bibliographic record
Abstract
Основни циљ рада је утврђивање међузависности геоеколошких\nдетерминанти, као и могућности примене одговарајућих мера заштите и\nревитализације текућих вода у функцији одрживог развоја АП Војводине.\nПримењена је специфична методологија, на основу које је анализиран квалитет\nводе са више аспеката и за различиту употребу. Предложен је геоеколошки модел\nкао резултат анализе геоеколошких детерминанти, који се може даље разрађивати\nи користити за процену постојећег стања одрживог развоја АП Војводине.\nГеоеколошке детерминанте су анализиране са аспекта климе, хидрологије,\nрељефа, земљишта, живог света и социо-економске компоненте. Потврђен је\nњихов позитиван и негативан утицај на одрживи развој испитиваног подручја, као\nи њихова комплексност и међузависност. Повезаност геоеколошких детерминанти\nогледа се у честој смени суша и поплава (поред водећих климатских, на ове појаве\nутичу геолошке, геоморфолошке и педолошке детерминанте), деградацији\nземљишта (утицај геолошких и геоморфолошких карактеристика), као и загађењу\nвода (осим доминантног антропогеног фактора, присутни су и климатски,\nгеоморфолошки и педолошки утицаји). Предложени геоеколошки модел, који је\nсастављен на основу ових детерминанти и њиховoг утицаја на одрживи развој се\nсастоји из следећих компоненти: степен суше (на основу Индекса аномалија\nпадавина, енг. Rainfall Anomaly Index – RAI), пољопривредно земљиште угрожено\nпоплавама, укупан квалитет воде (на основу Српског индекса квалитета воде –\nSWQI и Canadian Water Quality Index – CWQI), квалитет воде за потребе\nпољопривреде (на основу Agri-food Water Quality Index – AFWQI), квалитет\nземљишта (на основу Soil Quality Index – SoQI), индекс биодиверзитета (на основу...
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.013 |
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".