Fountains of Riga as an element of cities environment and its management
Bibliographic record
Abstract
Bakalaura darba nosaukums ir “Rīgas strūklakas kā pilsētvides elements un to apsaimniekošana”. Darba mērķis ir novērtēt Rīgas strūklakas no vides kvalitātes viedokļa, kā arī izvērtēt strūklaku apsaimniekošanas problēmas un sniegt rekomendācijas iespējamajiem risinājumiem. Mērķa sasniegšanai 2013. un 2014. gada vasarās tika apsekotas septiņas Rīgas darbojošās strūklakas, veikta strūklakas apmeklējošo cilvēku uzskaite un fotodokumentācija. Balstoties uz Toronto reģionālās Dabas aizsardzības pārvaldes izstrādāto metodi, noteikta strūklaku ūdens estētiskā kvalitāte. 2014. gada vasarā novērtēta strūklaku ūdens fizikāli – ķīmiskā kvalitāte. Pašreizējie rezultāti liecina, ka cilvēku visvairāk apmeklētās Rīgas strūklakas ir Ziedoņdārzā un pie Kongresu nama, un šīm strūklakām ir salīdzinoši sliktākā estētiskā vides kvalitāte (strūklaku ūdens ir duļķains un tajā sastopami atkritumi). Strūklaku ūdens fizikāli – ķīmiskā kvalitāte liecina par iespējamu infekciju izraisītāju klātbūtni. Ūdenī nav sastopams hlors, pH ir paaugstināts un ūdens temperatūra ir lielāka par 20 oC, kas rada labvēlīgu vidi mikroorganismu attīstībai. Šobrīd Rīgas strūklaku apsaimniekošana nav pietiekama, lai nodrošinātu strūklaku ūdens atbilstību kvalitatīvai videi.
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 | 0.001 | 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 | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".