Variación de la calidad del agua del arroyo Chicamtoltina a través de su recorrido por dos ejidos urbanos
Bibliographic record
Abstract
El arroyo Chicamtoltina tiene una longitud de 13 Km desde su naciente en la localidad de Alta Gracia hasta su desembocadura en el río Anisacate en la localidad homónima. A lo largo de su recorrido es receptor de diversas fuentes que varían su calidad, como los efluentes provenientes de la estación depuradora de aguas residuales (EDAR) aguas abajo de ciudad de Alta Gracia. Se aplicó el índice de calidad de agua (ICA) del Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) para evaluar la variación en la calidad del agua del arroyo a lo largo de su recorrido considerando la importancia paisajística y el uso recreativo que este tiene. A su vez, se realizó un estudio de composición iónica para evaluar las diferencias que pueden significar las distintas fuentes que desembocan en el arroyo. Los resultados muestran que el arroyo tiene capacidad de autodepuración mostrando la estabilización de los indicadores de materia orgánica (DBO5 y OD) pero no es suficiente la recuperación de los aspectos sanitarios (altos niveles de Escherichia coli). La composición iónica muestra un cambio en el estado iónico de sus aguas, pasando de un estado calcáreo y tipo bicarbonatadas hacia un estado más alcalino.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.002 | 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".