Planteamiento de una metodología para el cálculo de un índice de calidad del agua para el río Machángara, cuenca alta del Guayllabamba
Bibliographic record
Abstract
El objetivo del proyecto es desarrollar una metodología para el cálculo de un índice de calidad de agua (ICA) para el río Machángara, localizado en la cuenca alta del Guayllabamba, dentro del DMQ, aplicando estadística descriptiva, correlaciones y análisis multivariante. El estudio se llevó a cabo con los datos suministrados por la EPMAPS a partir de campañas de monitoreo mensuales en el río Machángara durante los años 2002 – 2007 en siete estaciones de monitoreo. Para ello, se consolidó la base de datos de los parámetros físico-químicos y bacteriológicos, utilizando herramientas estadísticas descriptivas y análisis clúster jerárquico aglomerativo (CA) para la agrupación de estaciones similares. Para la selección de las variables del ICA se conjugaron criterios estadísticos (análisis de componentes principales y análisis de factores), investigación bibliográfica y análisis de la normativa nacional aplicable. Luego se seleccionó el modelo para el cálculo del ICA, con el que se valoró la calidad del río. Finalmente, se evaluó el ICA adaptado aplicando análisis de sensibilidad y comparándolo con el ICA de la NSF de Estados Unidos. Se obtuvo un ICA conformado por nueve variables, bajo el modelo de la Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME), adaptado a la región de estudio.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".