Evaluación del estado trófico de la Laguna de Ayarza utilizando el modelo de simulacion WASP
Bibliographic record
Abstract
Los modelos de simulación de calidad de agua, son herramientas ambientales que permiten interpretar y predecir la respuesta de un cuerpo de agua a las cargas contaminantes externas. El programa de simulación de calidad de agua (WASP versión 7.41) se utilizó para simular y evaluar la relación entre los nutrientes externos y la calidad de agua, en la Laguna de Ayarza, Santa Rosa, Guatemala. El modelo toma en cuenta dos ciclos de nutrientes (N y P), por medio de variables de calidad de agua: temperatura, nitrato (NO 3 ), amonio (NH 4 ), nitrógeno total (TN),<br />fosfato (PO 4 ), fósforo total (TP), y oxígeno disuelto (OD). El modelo se construyó tomando en cuenta la morfología del lago y las condiciones climáticas. El lago se dividió en siete segmentos, tomando en cuenta los flujos y los parámetros fisicoquímicos para cada uno. Se determinó el coeficiente de dispersión del lago y se calibró utilizando los datos de octubre 2010 a febrero 2011. El post-procesamiento se realizó por medio del software GNUPLOT. Los resultados de la modelación muestran que los valores de fósforo en todo el lago, presentan niveles de eutrofización, los valores de nitrógeno presentan niveles oligotróficos e indican que el lago soporta carga contaminante<br />relativamente alta.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".