Comparative study of the use of IQA-NSF and IQA-CCME for water quality analysis in the state of Rio de Janeiro
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho teve como objetivo avaliar comparativamente o uso de dois índices de qualidade de água para gestão da qualidade da água no estado do Rio de Janeiro, a partir de dados de monitoramento disponibilizados pelo INEA - Instituto Estadual do Ambiente do Rio de Janeiro. Índices de qualidade de água são utilizados com o objetivo de caracterizar a qualidade de um corpo hídrico através da integração de diferentes parâmetros em um único valor, e sua utilização facilita o acompanhamento da qualidade de corpos hídricos ao longo do tempo, assim como a sua caracterização espacial; no entanto, a efetividade desse acompanhamento está diretamente associada à formulação dos índices. No presente trabalho foi realizada a comparação entre os resultados do IQA-NSF, desenvolvido pela National Sanitation Foundation dos Estados Unidos e utilizado atualmente por diversos órgãos brasileiros inclusive o INEA; e o IQA-CCME, desenvolvido pelo Canadian Council of Ministers of the Environment do Canadá. Partiu-se da premissa que o IQA-CCME poderia ser um indicador mais adequado para a caracterização da qualidade da água do que o IQA-NSF, uma vez que ele é calculado a partir da comparação entre os valores para cada parâmetro aferidos nos monitoramentos e o valor padrão ideal , geralmente baseado na legislação, dependendo do objetivo da caracterização da água. Para o presente estudo o padrão ideal foi baseado nos limites determinados pela Resolução CONAMA 357/2005 para água doce classe 2. Os dados secundários utilizados são de diversos pontos de monitoramento no estado no período entre 2014 e 2017. Após o cálculo foi realizada a análise da qualidade sinalizada pelos dois índices e comparação estatística dos resultados encontrados. Os resultados mostraram que existe correlação entre os dois métodos, e que o IQA-CCME pode ser utilizado para substituir o IQA-NSF, com a vantagem de apresentar um indicativo da qualidade em relação ao enquadramento proposto. O IQA-CCME também se mostrou mais sensível a variações de qualidade do que o IQA-NSF. A desvantagem do IQA-CCME é que para aplicá-lo são necessárias ao menos quatro campanhas de monitoramento e para um monitoramento tão inconstante como o do INEA isso pode ser uma grande limitação
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".