Evaluación fisicoquímica del agua potable en la Ciudad de Macas - Ecuador durante el segundo trimestre del 2022
Bibliographic record
Abstract
La evaluación fisicoquímica del agua potable es un proceso esencial para garantizar la seguridad y calidad del suministro de agua en cualquier localidad, incluida la ciudad de Macas en Ecuador. El agua potable es un recurso vital para la salud y el bienestar de la población, por lo que es crucial asegurar que cumpla con los estándares establecido. De esta forma la presente investigación se basó en el muestreo mensual del segundo trimestre del año 2022 de los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos del agua potable de la ciudad de Macas y comparados con la norma INEN 1108:2014 AGUA POTABLE. REQUISITOS, en conclusión, la evaluación de los parámetros fisicoquímicos de muestras de agua de diferentes localidades de Macas, reveló variaciones en los niveles de turbidez, pH, temperatura y cloro libre. Si bien algunas muestras se consideraron aptas para el consumo humano, otras excedieron los límites máximos permisibles, principalmente debido al aumento de las precipitaciones y al consiguiente transporte de partículas y sustancias. Estos hallazgos resaltan la importancia de los procesos continuos de monitoreo y tratamiento para garantizar el suministro de agua potable a la población.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".