Impacto de los pasivos ambientales mineros en la variación de la calidad del agua en la quebrada colorada, setiembre 2015 - agosto 2016
Bibliographic record
Abstract
En el distrito de Chugur, Hualgayoc, Cajamarca, se explota minerales desde siglo XVIII hasta la actualidad, en este período se acumuló grandes cantidades de relaves y otros pasivos ambientales. El objetivo de la presente investigación fue determinar la variación de la calidad del agua en la quebrada Colorada por efecto de los pasivos ambientales mineros desde setiembre 2015 hasta agosto 2016. Se tomaron muestras en seis periodos diferentes entre setiembre del 2015 y agosto del 2016, considerando: avenida, transición y estiaje propios del ciclo hidrológico, para ello se consideró lo establecido por el Protocolo Nacional de Monitoreo de la Calidad de las Aguas Superficiales, aprobado mediante Resolución Jefatural 182-2011-ANA y Resolución Jefatural 010-2016-ANA. Se obtuvo el análisis de veinticinco parámetros, los mismos que fueron comparados con los Estándares de Calidad Ambiental para Agua, categoría 3 “Riego de vegetales y bebida de animales”. Los pasivos ambientales mineros originan la variación de la calidad del agua en el arroyo Colorada cuyo valor de pH es preponderantemente acido llegando a un valor de 2.90, asimismo los metales aluminio, arsénico, cadmio, cobalto, cobre, hierro, manganeso, plomo y zinc registraron valores que excedieron lo establecido en el ECA – Agua para la categoría 3.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.001 | 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".