Determinación de las cargas de contaminación en aliviaderos de la red de alcantarillado combinado de la ciudad de Cuenca - Ecuador
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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
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 it