Colorimetric method to identify nitrogenous forms in water from reservoirs intended for human consumption in the state of Paraíba
Bibliographic record
Abstract
O trabalho teve por objetivo constatar, mediante o reagente produzido, a eficácia deste em curva de concentração de nitrogênio amoniacal pré-estabelecida e em amostras de água bruta, a fim de avaliar a qualidade de água dos reservatórios quanto à eutrofização e, portanto, o risco oferecido pelo consumo dessas águas. Para isso, foi realizado um ensaio de caráter semiquantitativo, direcionado à avaliação da qualidade de água, através da utilização de um padrão de concentrações por escala colorimétrica de nitrogênio amoniacal como indicador trófico. Com isso obtivemos o perfil de dos mananciais dos açudes de Bodocongó, Manancial Epitácio Pessoa e do centro universitário Unifacisa, referentes às classes de água doce propostas pelo CONAMA. Dessa forma, os resultados obtidos através da curva colorimétrica demonstraram a eficiência do reagente, havendo variação da intensidade da cor gerada a partir das variações de concentração da substância utilizada para construção da curva. Por conseguinte, verificou-se a inadequação das águas dos reservatórios para ingestão humana direta, ou seja, antes da realização de tratamentos adequados. O presente estudo pôde sugerir a situação na qual cada ambiente lêntico em estudo se apresenta na realidade, com exceção do açude do centro universitário, que necessita da realização de mais testes para se traçar o perfil do mesmo.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 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".