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Record W7119399252

Raw material quality and treated water in the municipalities Resende, Porto Real, Barra Mansa, Volta Redonda and Pinheiral, supplied by the Paraíba do Sul River

2021· dissertation· pt· W7119399252 on OpenAlex
Jardel Souza de Azevedo

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2021
Typedissertation
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental and biological studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRaw materialWater qualityQuality (philosophy)Work (physics)Hydrology (agriculture)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a qualidade da água distribuída pelas concessionárias nos municípios de Resende, Porto Real, Barra Mansa, Volta Redonda e Pinheiral na região Sul Fluminense do estado do Rio de Janeiro, local de atuação do Comitê Médio Paraíba do Sul. As avaliações foram feitas confrontando as informações presentes nas contas de água emitidas pelas concessionárias aos seus clientes, com os resultados medidos referentes à qualidade da água do presente estudo (água tratada distribuída e água tratada distribuída final de rede de distribuição) e com os resultados emitidos pelas concessionárias para o Sistema de Informação em Saúde da Água (SISAGUA). Foi avaliado o tratamento da água e sua distribuição para o consumo humano. De um modo geral, todas as concessionárias fazem o tratamento tipo convencional e não possui em seu sistema qualquer outro tipo de tratamento que possa melhorar a qualidade da água. As comparações realizadas pelo estudo demonstram que todas as concessionárias tiveram problemas com os parâmetros Fluoreto e Cor. Ao final do estudo foi gerada uma classificação regional onde foram elencadas às concessionárias em relação à qualidade de água distribuída tendo como base o cálculo do IQA-CCME. Para o presente estudo o padrão “ideal” foi baseado nos limites determinados pela Portaria de Consolidação nº 5/2017 (do Ministério da Saúde) e pelo Instituto Trata Brasil. Esta pesquisa foi iniciada em dezembro de 2018 e terminou em dezembro de 2019. Em cada município foram coletadas, mensalmente, amostras de água em 3 pontos: água bruta, água tratada no início e ao final da sua distribuição. Ao todo foram realizadas 12 coletas de água bruta e 12 de água tratada distribuída e 6 de água tratada final de rede. Para a água bruta, foram analisados 13 parâmetros e para a água tratada, foram realizados 23 parâmetros (13 para a água tratada distribuída e 10 para a água tratada distribuída final de rede). No estudo todo foram feitas 1.860 determinações. Durante o período pesquisado, foi criado um banco com as informações obtidas das análises. Os cálculos dos IQAs foram estabelecidos pelos critérios dos Índices de Qualidade de Água Canadian Council of Ministers of the Environment (IQA–CCME) e pôde-se criar a classificação regional dos municípios estudados. Os resultados apontaram que a melhor qualidade de água distribuída nos municípios estudados foi em Volta Redonda (classificada como boa e IQA–CCME de 89,99), seguida por Resende (boa com 86,64), Barra Mansa obteve o IQA–CCME de 86,60 bem próximo ao segundo lugar. A água do município de Pinheiral já apresentou qualidade mediana com IQA–CCME de 48,04. A pior qualidade de água distribuída é em Porto Real onde obteve o IQA–CCME mais baixo 37,71 segundo os critérios de qualificação adotados.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.484
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.028
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.230 · 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