Índice Canadiense de calidad del agua CCME-WQI, en la zona de incidencia hidrográfica del Río Dulce, Izabal, Guatemala / Canadian water quality index CCME-WQI in the hydrographic incidence zone of the Río Dulce, Izabal, Guatemala
Bibliographic record
Abstract
Como parte de la calidad de vida humana, el agua debe definirse como un bien social y no económico, cuya preservación y manejo sustentable debe ser prioridad en las políticas municipales a nivel local y regional, para garantizar su accesibilidad y asequibilidad. En Guatemala, la mayor fuente del agua dulce son los ríos y lagos, en esa línea de pensamiento, la zona de incidencia hidrográfica del Parque Nacional Río Dulce es uno de los últimos bastiones de la biodiversidad de las tierras bajas en el Caribe guatemalteco. Debido a esto, la presente investigación determina la calidad del agua del Río Dulce, usando la metodología del Índice Canadiense CCME, usando como comparador la norma COGUANOR 29001 de agua potable de Guatemala. Para el efecto se establecieron doce estaciones de muestreo a lo largo de las desembocaduras de los principales afluentes del Río Dulce, de forma bimensual durante el periodo comprendido de marzo 2020 a marzo 2021. Se colectaron muestras de agua en las cuales se cuantificó: potencial de hidrógeno, conductividad eléctrica µS/cm, turbiedad NTU, nitratos mg/l, nitritos mg/l y E. Coli NMP. Se concluyó que el agua del Río Dulce según el Índice CCME de forma general se califica como “regular” por lo que no es apta para consumo humano de forma directa, debe pasar por un proceso de potabilización. Lo anterior presuntamente por incumplimiento de las legislaciones ambientales vigentes, entre ellas el Acuerdo gubernativo 236-2006 y el sobreuso de la tierra en el Parque Nacional Río Dulce.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".