Determinación de las cargas de contaminación en aliviaderos de la red de alcantarillado combinado de la ciudad de Cuenca - Ecuador
Bibliographic record
Abstract
El desbordamiento de alcantarillado combinado (DAC) es una de las principales causas de contaminación en cuerpos receptores durante el periodo de lluvias. En Ecuador no existe aún una legislación relacionada netamente con los procesos de DAC. El objetivo de esta investigación es evaluar el comportamiento de tres descargas de alcantarillado combinado del río Tomebamba en la ciudad de Cuenca - Ecuador. Se ha realizado el registro de 18 eventos DAC en las descargas El Vado, Multifamiliares y Coliseo, analizando los parámetros: conductividad, turbiedad, DBO5, DQO, coliformes fecales y totales, nitratos, nitritos, nitrógeno amoniacal, orto fosfato disuelto y fósforo total. Los resultados muestran que las DACs contribuyen al deterioro de la calidad del agua del río Tomebamba durante la temporada de lluvias. Existe gran variación en la tipología del agua. La descarga Coliseo no cumple con la normativa nacional en relación a los parámetros para descarga de efluentes en cuerpos receptores. Se estudió también la relación lluvia – características del DAC a través del análisis de correlación canónica CCA y regresión por mínimos cuadrados parciales PLSR. El resultado es un modelo de predicción de contaminantes en función de parámetros de precipitación. Con el análisis se determinó que: (i) el caudal máximo de descarga de un DAC depende principalmente de la Intensidad máxima de lluvia, (ii) la intensidad de lluvia máxima y promedio, tienen influencia en los valores registrados de turbiedad promedio, (iii) la DQO promedio se relaciona con la duración de la temporada seca previa al evento de precipitación
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 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".