ГИДРОХИМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНДЕКСА КАЧЕСТВА ВОДЫ
Bibliographic record
Abstract
В районах падения первой ступени ракеты-носителя в зоне Ю-4 и на сопредельной территории (Улытауский район Улытауской области и частично в Амангельдинском районе Костанайской области) проведено систематическое исследование речной воды для оценки гидрохимических процессов, источников загрязнения и качества воды с использованием комплексного подхода, необходимого для контроля загрязнения компонентами ракетного топлива. В статье представлены наиболее широко используемые модели индекса качества воды (ИКВ): метод взвешенных арифметических показателей (Weighted Arithmetic Index Method developed by Brown et al., 1972), индекс качества воды Канадского Совета министров по окружающей среде (Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index). Модель ИКВ позволяет преобразовывать обширные данные о качестве воды в одно значение или индекс. Во всем мире модель ИКВ применяется для оценки качества воды (поверхностных и подземных вод) на основе местных критериев качества воды. В этом исследовании подчеркивается, что необходима надлежащая очистка речных вод перед их использованием для различных целей. Рассчитанные коэффициенты корреляции Пирсона показывают, что между определенными параметрами существует положительная и отрицательная корреляция.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
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".