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Record W7036244587

Avaliação da aplicação do IQA-CCME na divulgação da qualidade de água de bacias hidrográficas. Estudo de caso: bacia hidrográfica do rio Joanes (Bahia, Brasil)

2015· dissertation· pt· W7036244587 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2015
Typedissertation
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicWater Quality and Pollution Assessment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuality (philosophy)Drainage basinWater qualityContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este trabalho avalia a aplicação do índice de qualidade da água, o IQA-CCME, desenvolvido pelo Canadian Council of Ministers of the Environment – CCME, para determinar a qualidade da água da bacia do rio Joanes, em comparação ao método consagrado no Brasil e em uso desde os anos 70, o Índice de Qualidade de Água (IQA-CETESB). A bacia do rio Joanes, localizada na Região de Planejamento e Gestão das Águas (RPGA) do Recôncavo Norte e Inhambupe, foi monitorada no período de 2008 a 2011 no âmbito do Programa Monitora, que se propõe estudar a evolução espacial e temporal da qualidade das águas de bacias hidrográficas do Estado para os diferentes usos, apresentando os resultados da qualidade da água ao público através de índices, tais como: Índice de Qualidade de Água (IQA-CETESB); Índice de Qualidade da Água Bruta para Fins de Abastecimento Público (IAP); Índice de Contaminação por Tóxicos (CT) e Índice do Estado Trófico (IET). Na avaliação da qualidade das águas da bacia do rio Joanes, analisou-se vários parâmetros indicadores das características: física; química e biológica, perfazendo, em média, 50 parâmetros por campanha. Uma das características de todos os índices utilizados pelo Programa Monitora é a quantidade limitada de parâmetros que são utilizados. Do total de 85 parâmetros monitorados, somente 30 foram utilizados na avaliação da qualidade através dos índices, sugerindo alguma perda de informação sobre a qualidade da água. O IQA-CCME, por outro lado, pode utilizar todos os parâmetros com padrão de referência estabelecido, que foram efetivamente medidos para se definir a qualidade do corpo hídrico. A metodologia do IQA-CCME é um procedimento estatístico que exige a execução de, no mínimo, quatro campanhas, e avaliação de pelo menos, quatro parâmetros. Portanto, o método, originalmente, não permite a avaliação de qualidade das águas de um rio ao se executar somente uma campanha, monitorando os quatros parâmetros uma única vez, o que pode representar uma limitação prática. Objetivando superar esta limitação, este trabalho apresentou nova proposta de agregação, substituindo as quatro campanhas, por um mínimo de quatro pontos de monitoramento compondo trechos na bacia hidrográfica do rio Joanes, para análise da qualidade da água por campanha. Assim sendo, foi possível utilizar os dados secundários do "Programa Monitora” sem perda significativa de informações obtidas, e sem a exigência da realização de um mínimo de quatro campanhas de monitoramento para aplicação do índice. Apesar da determinação de um número mínimo de parâmetros e campanhas a metodologia do IQA-CCME não impõe restrição quanto ao número máximo ou quais parâmetros devem ser analisados. Assim sendo, pode contribuir para maior eficiência no planejamento do monitoramento de um corpo hídrico, com aplicabilidade para diferentes objetivos de monitoramento em atendimento a diferentes classes de uso da água, e, consequente redução de custos. Os resultados deste trabalho confirmam a vantagem da maior flexibilidade na aplicação do IQA-CCME, devido à não restrição quanto ao tipo de parâmetro; uma maior abrangência pela incorporação de mais parâmetros; e uma maior eficiência para divulgação da informação de qualidade de água, por ser possível utilizar os resultados dos fatores F1, F2, F3 para fornecer mais informações quanto às condições de qualidade de um corpo d’água. O IQA-CCME apresenta-se mais restritivo quanto as notas de qualidade devido à escala de notas utilizada, dando, entretanto, maior segurança ao usuário da água.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.398
Threshold uncertainty score0.791

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.106
GPT teacher head0.423
Teacher spread0.318 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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