Informe de monitoreo ambiental de la calidad de aire, agua superficial, hidrobiología y sedimentos realizado del 10 al 15 de setiembre de 2015, en el río Chacapalcca y afluentes, ubicado en el d istrito de Ocuviri, provincia de Lampa, departamento de Puno
Bibliographic record
Abstract
Presenta los resultados del monitoreo de aire, agua superficial, hidrobiología y sedimentos, realizado del 10 al 15 de setiembre de 201 5, en el río Chacapalcca y afluentes, en el distrito de Ocuviri, provincia de Lampa, departamento de Puno. Encuentra que las concentraciones de metales pesados como plomo, arsénico, cadmio, cobre y zinc, registradas en los filtros de PM-10 durante el periodo de evaluación en la estación CA-OCU-01, no excedieron los valores establecidos en los estándares referenciales de Calidad Ambiental del aire de Ontario Canadá para un periodo de 24 horas. Las concentración de manganeso registrada en los filtros de PM-10, específicamente durante el tercer día del periodo evaluado (12 al 13 de setiembre de 2015) en la estación \nCA-OCU-01, excedió el valor establecido en los estándares referenciales de Calidad Ambiental del aire de Ontario Canadá para un periodo de 24 horas. En cuanto a la calidad del agua las concentraciones de arsénico, hierro y maganeso obtenidas en los puntos de monitoreo de agua ubicadas en el río Chacapalcca, excedieron lo establecido en los Estándares Nacionales de Calidad Ambiental para Agua (Decreto Supremo N 002-2008-MINAM), Categoría 3: Riego de vegetales y bebidas de animales. Respecto a los sedimentos, las concentraciones de arsénico, mercurio y plomo excedieron el valor guía canadiense de calidad ambiental para sedimentos en cuerpos de agua dulce (Enviran mental Quality Guidelines - Sediment Quality Guidelines for Protection \nof Aquatic Life- Fresh water).
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".