АВТОМАТИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ВОД И ДОННЫХ ОТЛОЖЕНИЙ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ
Bibliographic record
Abstract
Разработано локальное приложение для Windows, реализованное в виде комплекса из трех модулей, осуществляющих расчет удельных комбинаторных индексов воды и донных отложений поверхностных водных объектов, а также байесову вероятность загрязнения. Тестирование комплекса продемонстрировало его высокую эффективность и простоту в использовании, обеспечивающую быструю, надежную и комплексную оценку качества водных объектов. Библиографические ссылки 1. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Киев: Диалектика; М.: Конкорд, 1992. 519 с.2. Валиев В.С., Иванов Д.В., Шагидуллин Р.Р. Метод комплексной оценки загрязненности донных отложений // Труды Карельского научного центра РАН. Сер. Лимнология и океанология 2019. №9. С. 51–59. doi: 10.17076/lim1122/3. Валиев В.С., Иванов Д.В., Зиганшин И.И., Шамаев Д.Е., Хасанов Р.Р., Маланин В.В., Марасов А.А., Шагидуллин Р.Р. Методика комплексной оценки качества донных отложений водных объектов по содержанию загрязняющих веществ // Озера Евразии: проблемы и пути их решения / Материалы II международной конференции. Казань: Изд-во Академии наук РТ, 2019. Ч. 2. С. 43‒49.4. РД 52.24.643-2002. Метод комплексной оценки степени загрязненности поверхностных вод по гидрохимическим показателям.5. Региональные нормативы «Фоновое содержание нефтепродуктов в донных отложениях поверхностных водных объектов Республики Татарстан» (утв. Приказом Министерства экологии и природных ресурсов РТ от 20.02.2020 г.)6. Региональные нормативы «Фоновое содержание тяжелых металлов в донных отложениях поверхностных водных объектов Республики Татарстан» (утв. Приказом Министерства экологии и природных ресурсов РТ от 27.03.2019 г.)7. Тунакова Ю.А., Галимова А.Р., Новикова С.В., Шагидуллин Р.Р., Валиев В.С., Габдрахманова Г.Н. Система оценки и управления качеством питьевых вод (на примере территории г. Казани). Казань: Фолиант, 2016. 140 с.8. Calculating NSF Water Quality Index – National Sanitation Foundation. Электронный ресурс: https://water-research.net/index.php/water-treatment/water-monitoring/monitoring-the-quality-of-surfacewaters (дата обращения: 15.06.2021).9. Canadian Environmental Quality Guidelines. Электронный ресурс: https://ccme.ca/en/ current-activities/canadian-environmental-quality-guidelines (дата обращения: 15.06.2021).10. Tesler L. Object Pascal Report // Structured language world. 1985. V. 9 (3). P. 7‒10.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.089 | 0.038 |
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".