Situação de corpos hídricos em bacias hidrográficas do Rio Grande do Sul sob a perspectiva do Índice de Conformidade ao Enquadramento (ICE)
Bibliographic record
Abstract
O enquadramento de corpos hídricos é um importante instrumento para o acompanhamento da situação da qualidade da água. Avaliar e informar a distância na qual os principais cursos d-água se encontram em relação às metas pretendidas pelo enquadramento constitui-se em uma forma de avaliação profícua, mas normalmente pouco realizada. Esse estudo se propõe a aplicar a metodologia do Índice de Conformidade ao Enquadramento (ICE), desenvolvida pelo Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME), em 172 estações em 19 bacias hidrográficas no Rio Grande do Sul, no período de 2015 a 2022. O estudo considerou 13 parâmetros definidos na Resolução CONAMA Nº 357/2005. Os resultados indicaram que 45% das estações observadas ficaram com índice -razoável-, seguido de 41% com índice -marginal-, com resultados comprometidos principalmente pelos parâmetros cádmio, E. coli, ferro, fósforo, manganês e OD. O ICE se mostrou uma ferramenta adequada para informar de forma eficaz aos gestores e atores envolvidos a condição dos corpos hídricos de forma geral e realizar comparações entre bacias distintas.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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".