Evaluación de la calidad del agua subterránea mediante la utilización del índice CCME-WQI, en el acuífero del Valle de Puebla
Bibliographic record
Abstract
contraste con el agua superficial, los cambios en su cantidad y calidad frecuentemente\nson muy lentos así como difíciles de revertir (Foster et al., 2006). Por lo tanto, la evaluación de la calidad del agua se convierte en una actividad imprescindible, a la vez que vigilar periódicamente dicha calidad, ya que con base en esta información sobre la calidad del agua se pueden definir estrategias para la protección y remediación de acuíferos. Instrumentos útiles para este proceso de evaluación son los llamados índices; un índice es una de las herramientas más eficaces para transmitir información sobre la calidad del agua a las comunidades de usuarios, a los responsables del manejo y a las autoridades encargadas de la toma de decisiones, así como al público en general. Para evaluar de manera integral dicha calidad se utilizó un índice desarrollado por Canadian Council of Ministers of the Environment-Water Quality Index (CCME-WQI); que proporciona un marco matemático para la evaluación de la calidad del agua en combinación con las condiciones marcadas como criterios ó límites de calidad. Este índice es flexible con respecto al tipo y número de variables a utilizar en la evaluación, ya que permite seleccionar las variables de interés dependiendo de las características y de los objetivos de aprovechamiento, conservación y cumplimiento con la normatividad (CCME, 2001).
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".