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Record W7120862826

Water Quality Index for Human Consumption: A Proposed Tool for Water Quality Surveillance Communicating Results to Society

2018· dissertation· pt· W7120862826 on OpenAlexaboutno aff
Ana Carolina Chaves Fortes

Bibliographic record

VenueArca - Repositório Institucional da Fiocruz · 2018
Typedissertation
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicWater Quality and Pollution Assessment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWater qualityIndex (typography)Quality (philosophy)Data qualityWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A água é recurso fundamental ao desenvolvimento individual, social e econômico da humanidade, sendo o acesso ao recurso reconhecido mundialmente como direito humano. Segundo a OMS, as doenças de veiculação hídrica são responsáveis, especialmente nos países como menor grau de desenvolvimento, por altas taxas de morbimortalidade. No atual contexto de baixa disponibilidade de água de qualidade, a avaliação para consumo apresenta-se como ação de monitoramento essencial, contribuindo para garantir saúde das populações. A água para consumo deve atender a padrões estabelecidos normativamente, no Brasil estabelecidos pela Portaria de Consolidação nº 05/2017 do Ministério da Saúde. Esta, define as atividades de monitoramento e vigilância que garantem acesso à água segura. A qualidade da água é tradicionalmente caracterizada com base em parâmetros físicos, químicos e microbiológicos. A comunicação destas informações isoladamente é de difícil entendimento à população consumidora, que, muitas vezes não possui subsidio técnico para interpretá-las. Os índices podem ser vistos como ferramenta capazes de superar esta lacuna, transformando uma gama de dados em um único número, facilmente convertido em elemento qualitativo, integralizando a comunicação. A presente pesquisa identificou na literatura os Índices de Qualidade de Água utilizados para caracterizar água potável, a fim de indicar um que possa se adequar ao contexto das vigilâncias no Brasil. Realizou-se uma vasta busca na literatura, e foram recuperados 128 artigos que atendiam a temática Os índices mais utilizados foram o modelo da National Sanitation Foundation, o de Horton, o modelo Canadense e o de Tiwari e Mishra. A análise da literatura e dos modelos mais utilizados apontou o índice do Canadian Council of Ministers of the Environmment, o IQA-CCME, como o mais flexível e de fácil aplicação. Para demonstração do índice foram utilizados dados referentes às análises de amostras de água da rede de distribuição do município do Rio de Janeiro, alimentados no Siságua entre os anos de 2014 a 2017. Foram utilizados grupos distintos de parâmetros e observou-se que os parâmetros mais críticos para a qualidade da água foram cloro residual e turbidez uma vez que ambos foram os mais violados. Os cálculos indicaram que o fator escopo (F1), correspondente ao número de parâmetros do universo que são violados, é o que possivelmente tem maior influência sobre escore final do índice. Em função da flexibilidade e mensurabilidade o IQA-CCME atende às condições técnicas e operacionais da vigilância de qualidade da água. Entretanto, devem ser realizados mais estudos com vistas a mitigar suas limitações.

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 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)0.008
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: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.322
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.100
GPT teacher head0.390
Teacher spread0.291 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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